중앙대, 산업현장 적용 ‘신호 특화 LLM’ 개발

[이데일리 김응열 기자] 중앙대는 기계공학부의 이수영 교수 연구팀이 복잡한 신호를 기반으로 이상을 탐지하고 원인과 메커니즘을 해석할 수 있는 신호 특화 거대 언어 모델(Large Language Model·LLM) 원천 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.

(왼쪽부터)중앙대 기계공학부의 라동현 연구원, 이동원 연구원, 이수영 교수. (사진=중앙대)

기계·공학 시스템에서 분석과 모니터링은 대상 시스템의 상태를 이해하고 신뢰성 있는 의사결정을 지원하기 위한 핵심 과정이다. 진동, 음향, 전류, 압력, 온도 등 다양한 센서에서 생성되는 신호 데이터는 반도체, 자동차, 에너지, 우주항공 등 다양한 산업 분야에서 설비와 공정의 상태 변화를 가장 직접적으로 반영하는 정보다. 이를 기반으로 한 분석은 시스템의 안정성과 운영 효율성을 좌우하는 역할을 한다.

그동안 이러한 신호 분석을 위해 통계적 방법부터 기계학습과 딥러닝 기술까지 다양한 접근이 이루어져 왔다. 대부분의 기존 기술은 이상이 존재하는지 여부를 판단하는 데 초점이 맞춰져 있었다.

그러나 실제 산업 현장에서는 단순히 이상 여부를 판단하는 것을 넘어 왜 이러한 판단이 나왔는지 설명과 해석도 요구된다. 신호가 어떤 특성 변화로 인해 해당 상태를 나타내는지 이해해야 합리적인 의사결정이 가능해서다.

이에 연구팀은 복잡한 신호 데이터를 효과적으로 이해할 수 있도록 신호의 시간적 변화와 동역학적 특성을 반영할 수 있는 ‘신호 특화 LLM 기술’을 개발했다. 이를 통해 연구팀은 복잡한 신호 분석 결과를 사람이 이해하기 쉬운 자연어 형태로 설명할 수 있는 신호–언어 통합 분석 프레임워크를 제안했다. 이 기술은 신호 분석 결과를 단순한 판단 값이 아닌 설명 가능한 정보로 확장할 수 있다는 점에서 산업 현장에서의 활용 가능성이 높게 평가된다.

이수영 교수는 “이번 연구는 AI가 복잡한 신호를 단순히 분석하는 수준을 넘어 신호의 물리적 의미와 동역학적 특성을 이해하고 이를 언어로 설명할 수 있도록 한 새로운 접근”이라며 “향후 제조 공정 모니터링, 에너지 시스템 관리, 인프라 유지보수 등 다양한 산업 분야에서 엔지니어 친화적인 기술로 활용될 것”이라고 기대했다.