LG그룹의 AI 인재 양성을 위한 2022년도 2차수 LG AI Expert Course 성료

LG AI연구원은 산업 현장의 문제를 해결하는 AI 인재를 양성하기 위해 LG그룹 내 계열사 구성원을 대상으로 다양한 교육 프로그램을 운영하고 있습니다. 그중 하나인 LG AI Expert Course는 12주 동안 진행되는 AI 전문가 교육과정으로, LG그룹 내 각 계열사 구성원을 대상으로 진행됩니다. 지난 11월 25일에는 올해 하반기에 진행되었던 2022년도 2차수 LG AI Expert Course의 성공적인 마무리를 기념하는 수료식 및 성과공유회가 열렸습니다.

LG AI Expert Course는 LG AI연구원의 AI Specialist가 진행하는 1:1 멘토링을 통해 AI 기술로 현업 과제를 해결하는 방법을 배울 기회를 제공하는 교육 프로그램입니다. 이번 2022년도 2차수 프로그램은 7월 5일부터 9월 22일까지 진행되었으며, 총 6개 계열사(LG전자, LG디스플레이, LG화학, LG에너지솔루션, LG생활건강, LG유플러스)에서 13명 교육생이 참여했습니다. 폭염과 태풍 등 궂은 날씨에도 불구하고 꾸준하게 출석하며 성실하게 교육 프로그램을 수료한 교육생들이 수료식 및 성과공유회를 통해 다시 한자리에 모여 성과를 공유하고 서로를 진심으로 축하하는 자리를 가졌습니다.

본격적인 수료식을 진행하기에 앞서 서정연 LG AI연구원 인재육성위원장이 축사를 전했습니다. 서정연 위원장은 “LG는 제조업 분야에서 세계적인 리더로서 상당한 경쟁력을 가지고 있다. 하지만, 이제는 제조업 분야에서도 선두 자리를 유지하기 위해서는 반드시 AI 기술을 융합해 새로운 제품, 서비스, 공정을 개발하고, 생산성을 올리는 등의 노력이 필요하다. LG AI Expert Course는 이러한 추세에 대응하고자 시행한 프로그램이다. 이러한 프로그램을 통해 LG그룹의 다양한 계열사와 LG AI연구원이 힘을 모아 AI 기법을 적용해 성과를 낼 수 있는 문제를 찾고 그 문제를 함께 해결하면서 협력 관계를 구축하고자 한다.”라며 이번 교육 과정의 의의를 강조했습니다.

뒤이어 배경훈 LG AI연구원장이 7명의 대표 수료생들에게 수료장을 전달하며 그간의 노력을 치하했습니다. 배경훈 원장은 "여기 계신 여러분은 이제 현장에서도 AI를 연구하게 될 텐데, 차별화된 기술을 선보이기 위해 분명히 많은 노력을 해야 하리라 생각한다. 그 과정에 LG AI연구원이 지속적으로 도움을 드릴 테니 연락주시라"라며 교육생들에게 LG AI Expert Course가 끝난 이후에도 AI 연구를 지속하고, LG AI연구원과의 인연을 이어갈 것을 당부했습니다.

이번 LG AI Expert Course를 성공적으로 마친 13명의 수료생이 프로그램을 마치며 완성한 과제는 발표 영상으로 제작되어 LG AI연구원 AI Hub에 공개되었습니다. 그리고 이에 대한 임직원들의 조회수, 평점, 좋아요, 댓글 수의 점수 40%와 LG AI연구원 멘토들의 심사 점수 60%를 합산해 가장 우수한 성적을 낸 세 명은 BP(Best Practice)로 선정되는 영광이 주어졌습니다. 멘토들의 심사는 기술 난이도, 사업 파급력, 교육적 성장도 등을 기준으로 이뤄졌습니다.

1위는 LG에너지솔루션 임상현 책임이 LG AI연구원 Applied AI Research Lab 양진석 멘토와 진행한 '원자재 가격 미래 예측 모델 개발' 연구가 차지했습니다. 뒤이어 2위는 LG전자 양영훈 선임이 LG AI연구원 Applied AI Research Lab 이강훈 멘토와 진행한 '냉동사이클 기반 제품 불량/이상 예측 AI 모델 개발' 연구, 3위는 LG에너지솔루션 김홍선 책임이 LG AI연구원 Vision Lab 김상윤 멘토와 진행한 '컴퓨터 비전 기반 탭 단선 검출 모델 개발' 연구입니다.

BP 1위 수상 연구: 원자재 가격 미래 예측 모델 개발 - LG에너지솔루션 임상현 책임

1위를 차지한 LG에너지솔루션 임상현 책임은 배터리 원자재 중 메탈의 가격을 예측하는 모델을 개발하는 과제를 수행했습니다. 기술과 관련된 문제를 넘어 원가 예측이라는 비즈니스 최적화 문제에 AI를 접목한 것이 주목할 만한 점입니다. 임상현 책임은 "급속도로 팽창 중인 배터리 사업은 변동 비중이 상당히 높다. 그리고 그 변동비의 주체는 대부분 원재료다. 향후 배터리 산업에서 왕좌를 결정하는 중요한 변수 중 하나가 미래 예측력이라고 생각하고 과제를 수행했다"며 연구 주제를 선정한 이유를 설명했습니다.

연구를 위해 임상현 책임은 LME 시세, 비금속 관련 주요 지수, 환율 등으로 이뤄진 약 10년 동안의 연속적인 시계열 데이터를 직접 수집해 전처리를 진행했습니다. 문제를 해결하기 위한 접근 방법으로는 RNN의 일종인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하고, 하이퍼파라미터 튜닝과 성능 평가를 했습니다. 이번에 개발한 과제 내용은 향후 중장기 메탈 가격을 예측하는데 일부 차용되어 사용될 예정입니다. 추후 여러 개의 학습 모델을 생성, 예측하고 그 예측값을 결합해 더욱 정확한 최종 예측이 가능한 Ensemble 모형을 도출하는 것이 목표입니다.

임상현 책임은 "사실 DX 관련 부서도 아니고 구매 부서에서 구매만 하는 실무자로 근무해왔다. 그러던 중 ‘요즘 화두로 떠오르는 AI에 대해 과연 나는 얼마나 알고 있는가’ 생각해보았고, 잘 알지 못하고 있다는 사실에 두려움을 느꼈다. 그래서 배우기 위해 용기를 냈다. 내가 담당하고 있는 구매 영역에서는 미래 측량이 상당히 중요하고 배터리 사업에서도 AI가 중요하니 이 기세를 몰아서 AI 분야의 전문가가 되어보겠다"며 앞으로의 포부를 전했습니다.

BP 2위 수상 연구: 냉동사이클 기반 제품 불량/이상 예측 AI 모델 개발 - LG전자 양영훈 선임

2위에 선정된 LG전자 양영훈 선임은 냉동사이클 기반 제품 불량과 이상을 예측하는 AI 모델을 개발했습니다. 진단 서버에서 냉장고의 데이터를 주기마다 진단해 온도 이상을 감지하고, 불량이 발생한 고객에게 스마트홈 플랫폼 ThinQ App 메시지를 제공해 서비스 받을 수 있도록 돕는 모델입니다. 냉장고라는 제품의 특성상 이미 불량이 발생한 제품에 대해 고객에게 알림을 주는 것은 시의성이 맞지 않고, 온도가 상승하기 전에 불량을 감지하는 예측 기술이 필요하다고 판단해 이를 위한 AI 모델을 개발하는 과제를 진행했습니다.

양영훈 선임은 “냉장고 온도 이상으로 인한 AS를 접수하는 고객이 ‘다음날 SVC가 오면 그동안 음식을 어디에 보관하냐’며 불편함을 토로한 사례가 있었다. 이 고객은 30대 주부이며 어린 자녀가 있고, 이유식이나 소고기 등 상하기 쉬운 음식을 냉동고에 많이 보관하고 있었다. 제품 이상을 아무리 미리 알린다고 해도 음식이 상할 수 있는 환경에 대략 이틀 정도 노출될 수밖에 없었다”며 연구 필요성을 강조했습니다.

이와 같은 문제를 해결하기 위해 양영훈 선임은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 인공신경망인 CNN과, 틀린 부분에 가중치를 더하면서 학습하는 tree 기반 학습 알고리즘 LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)을 사용했습니다. 모델 개선 및 최적화에는 사전 확률과 사후 확률 사이의 관계를 조건부 확률을 이용하여 계산하는, 강화학습에 쓰이는 정책을 업데이트하는 기술인 Belief Update를 적용했습니다. 이번에 양영훈 선임이 개발한 모델은 2023년 LG전자 제품에 적용될 예정입니다.

양영훈 선임은 "현업에서 딥러닝 기술에 대해 배우고 관련해 공부도 했지만, 실제 프로젝트 성과를 내기 위해 모델을 개발하는 과정은 알지 못했다. AI 전문가들과 트렌드와 실제 수행 과정에 대해 커뮤니케이션하면서 많이 배웠다. 특히 백엔드 운영 단계까지 알 수 있어 큰 도움이 됐다"며 2위를 수상하고 교육 과정을 수료한 소감에 대해 말했습니다.

BP 3위 수상 연구: 컴퓨터 비전 기반 탭 단선 검출 모델 개발 - LG에너지솔루션 김홍선 책임

BP 3위를 차지한 LG에너지솔루션 김홍선 책임은 컴퓨터 비전 기술로 탭 단선을 검출하는 모델을 개발했습니다. 탭 단선 불량은 얇은 금속으로 이뤄진 탭에 부분적으로 단선이 일어난 불량을 말합니다. 그동안 탭 생산 중 촬영되는 이미지에서 불량품을 검출하는 일은 단선과 주름의 구분이 힘들어 어려움이 있었는데, 김홍선 책임은 이 문제를 컴퓨터 비전 모델을 활용해 해결했습니다.

김홍선 책임은 "탭 단선은 제조 과정에서 발생하는 불량이기 때문에 제품 품질에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 특히, 제조 품질 관리 측면에서 높은 완성도의 제품을 선보이기 위해 사전에 발견하는 것이 매우 중요하다 "라며 연구 중요성을 강조했습니다. 그러면서 "이 문제가 어려운 이유는 우선 불량 이미지의 수가 적다는 점이다. 정상 이미지의 모습도 각기 다르고 불규칙하다. 비전 검사기가 아니라 CCTV 동영상 프레임 일부를 크롭해 썼기 때문에 이미지에 블러도 많다"라며 연구를 진행할 때 겪은 어려움을 토로했습니다.

이와 같은 문제 해결을 위해 김홍선 책임은 Anomaly Detection 모델과 공정 이미지 데이터 세트에서 현재 가장 성능이 좋은 PatchCore 모델을 활용했습니다. 결과적으로 5,000장의 탭 이미지 중 불량을 잡아내지 못하는 미검이 네 건, 정상인데 불량으로 인식하는 과검이 두 건 발생하는 정도의 성능을 달성했습니다. 이번 과제에서 개발한 모델은 향후 다른 이미지 이상 검출 모델에 적용될 예정입니다.

김홍선 책임은 "12주 동안 모델을 충분히 파악하고 이해해서 제대로 모델을 돌릴 수 있는 시간이 있었다. 뿐만 아니라, 비전 딥러닝 관련 논문을 읽고 여러 가지 다른 모델들을 찾아볼 수 있어 굉장히 좋았다. 휴먼 에러가 심한 다른 과제를 AI로 진행하고 있는데 정확도가 대폭 개선되어 현장에서도 만족하고 있다"며 교육 과정에 대한 소감을 전했습니다.

BP 연구 과제 발표를 마치고, 2위를 차지한 양영훈 선임의 멘토인 Applied AI Research Lab 이강훈 멘토가 'Lesson & Learned' 세션을 통해 LG AI Expert Course에 참여한 소감을 전했습니다. 이강훈 님은 "많은 사람이 최근 AI 기술에 대한 산업의 주목도가 높아지고 있는 반면, 실제로 산업계에 직접적인 도움을 주는 경우는 생각보다 별로 없다고 말한다. 몇 번의 AI Expert Course와 AI대학원을 겪으면서 이러한 걱정과 우려를 덜 수 있었다. AI 기술은 이미 세상을 바꾸고 있고 실제로 많은 곳에 도움을 주고 있다는 점을 이번 멘토링 과정을 통해 다시 확인할 수 있었다"고 말했습니다.

행사는 여기서 끝나지 않았습니다. 이번 LG AI Expert Course 성과공유회 및 수료식에서는 그동안 LG AI Expert Course와 LG AI대학원에서 누적으로 5명 이상의 멘티를 지도한 멘토에게 수여되는 멘토 공로상을 시상했습니다. 멘토 공로상은 긴 시간 동안 LG그룹의 AI 역량 강화를 위해 함께 힘써준 LG AI연구원 구성원에게 감사를 표하기 위한 목적으로 신설되었습니다. 첫 공로상의 영광은 Applied AI Research Lab의 안원빈 님, 이강훈 님, 양진석 님에게 돌아갔습니다.

2022년도 LG AI Expert Course 2차수 성과공유회는 LG그룹 계열사들과 LG AI연구원이 힘을 합쳐 여러 산업 현장의 문제를 AI로 해결하는 방법을 찾아내고, 협력 체계를 견고히 하는 뜻깊은 자리였습니다. 앞으로도 LG AI연구원은 LG그룹 내 현업 과제를 해결하기 위해 힘쓰고, 이를 함께할 AI 인재를 양성하는 교육 프로그램을 적극적으로 운영할 계획입니다.