현대제철이 날씨 빅데이터를 활용해 얻은 다양한 아이디어를 하반기 철강 제품 품질 향상에 적용한다.

27일 현대제철에 따르면 최근 기상청과 함께 대학생 등을 대상으로 콘테스트를 열어 '공장 내 철강 제품의 결로(結露)발생 예측 모형 개발'을 위한 다양한 아이디어를 모집했다. 이를 통해 XGBoost등의 머신러닝 기법을 활용해 결로 위험 지수를 산출하는 개선 모델, 내외부 상황을 효율적으로 확인할 수 있는 모니터링 시스템 등 우수한 개선 아이디어를 발굴했다.

우수 아이디어들을 바탕으로 현대제철은 다양한 결로 예측 모델을 개발하기로 하고, 이 중 적용가능한 결로 예측 모델을 선정해 추가적인 개선 작업을 거친 뒤 올해 적용을 검토 중이다. 또 작업자들이 현재 상황을 한 눈에 알아보기 쉽게 시각화된 정보 화면과 스마트폰 앱을 개발해 활용할 예정이다.

새로 적용될 결로 예보시스템은 온·습도 등의 공장 관측 데이터와 날씨 예보 데이터를 종합적으로 고려해 24~48시간 뒤의 코일 제품과 공장 내부의 온·습도를 예측한다. 이 예측을 바탕으로 이슬점을 계산해 결로 예보를 통보한다.

현대제철은 수상자들의 예측모델을 활용해 결로 예보시스템의 신뢰성을 향상 시키는 것을 목표로 하고 있다.

결로는 철강재에 녹 또는 얼룩을 발생시키고 이는 품질 불량으로 이어진다. 정확한 결로 예보시스템을 활용해 결로 발생 가능성을 사전에 예측·대응해 잠재적 품질손실 위험을 줄이는 것은 철강업계의 큰 과제이기도 하다.

현대제철은 우수한 아이디어를 낸 참가팀에게 상장과 상금을 수여했으며 향후 입사 지원시 가산점을 부여한다.

현대제철 관계자는 "예상보다 훨씬 많은 팀들이 지원을 했고 이에 따라 실무에 활용할 수 있는 수준 높은 데이터 분석 및 예측 모형을 확보할 수 있게 됐다"며 "향후 제시된 다양한 모델을 기반으로 철강 산업에 특화된 빅데이터 분석 연구를 확대해 품질 향상에 기여할 것"이라고 설명했다.