AI 기반의 철 스크랩 플랫폼을 설명하는 이지훈 대표
▲ AI 기반의 철 스크랩 플랫폼을 설명하는 이지훈 대표
철 스크랩 산업에도 4차 산업혁명 바람이 불 조짐을 보이고 있다. 최근 서울 송파의 JH데이터시스템이 인공지능(AI)을 활용한 철 스크랩 플랫폼 개발에 성공하고 특허를 취득하는 등 현장 적용을 앞두고 있다.

JH데이터시스템이 개발한 플랫폼은 학습된 인공 지능이 하차 혹은 상차하는 장면을 보고 이를 분석해 등급을 판독하는 시스템이다. 현재 개발된 ‘AI기반 철 스크랩 플랫폼’은 수십만 건의 철 스크랩 검수 표본을 학습해 사람이 수행한 검수보다 더 정확한 검수 실력을 뽐냈다.

이 대표는 “하나의 사진을 400개 구간으로 나누어 학습된 검수를 진행하도록 설계돼 있다. 현재 검수 오차율은 ㎡당 ±5%에 불과해 사람보다 정확하다”라고 말했다. 실제로 여러 등급이 혼입된 철 스크랩을 검수한 결과 각 등급별 분포도를 97% 이상 정확하게 판별했다는 것이 JH측의 설명이다.

이대표는 “구글의 Tensorflow 엔진을 기반으로 딥러닝이 가능한 인공지능 검수 시스템을 개발했다. 검수 속도와 등급 판정의 정확도를 높일 수 있을 뿐 아니라 이물질이 혼입된 차량도 쉽게 찾아낼 수 있도록 설계돼 있다”고 설명했다.

검수 속도도 대폭 단축돼 하화 시간 단축을 통한 철 스크랩 물류 개선과 최적 등급별 배합비를 산출해 제강사의 원가 절감에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

철 스크랩 검수는 상차지와 하차지 모두에서 가능하다. 상차지에서 검수를 할 경우 제강사 철 스크랩 플랫폼에 접속해 상차를 하면서 검수는 물론 등급판정까지 완료된다. 제강사 야드에 도착한 철 스크랩은 부피 측정과 무게 측정을 통해 이상 유무를 확인하고, 지정된 곳에 하화를 하게 된다.

부피와 질량 그리고 등급이 맞지 않는 운반차량은 따로 집중 검수를 할 수 있도록 이상 신호를 보내게 된다.

전 과정은 방통차량이 이동하면서 진행되기 때문에 검수에 따른 불필요한 시간이 사라질 것으로 보인다. 또한 데이터가 입력돼 있어 공급사와 검수 트러블이 생길 가능성이 크게 줄어든다.

기술도입시 “하루 8,000대까지 검수가 가능하다. 국내 모든 제강사에서 동시 사용이 가능하다. 상차지와 하차지 모두에서 등급판정이 이루어지기 때문에 등급에 대한 불만이 거의 없을 것”이라고 말했다.

이 시스템은 서버, 카메라, LiDAR로 구성돼 있다. 관제실을 포함한 총 투자비는 약 10억 원 정도로 추정된다. 철 스크랩 야드의 경우 카메라 정도만 설치하면 자동 검수 및 원격지 검수가 가능하다.

한편 개발에 성공한 이지훈 대표는 삼성에스디에스 출신으로 ICT 분야 개발 PM10년, 마케팅 15년 경력의 소유자이다. 이 대표는 지난 2017년 국내 한 제강사의 지게차 경보시스템을 개발하면서 철강사와 인연을 맺게 됐다.

이 대표는 “지게차 경보시스템을 개발하면서 철 스크랩 검수 시스템의 개발 필요성을 제강사와 협의하게 됐다”라고 개발 배경을 설명했다.

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