한국딥러닝, 서울대에 정확도 98% 미사일 공력 예측 AI 기술 이전

한국딥러닝이 2021년 8월 27일 서울대학교 공과대학 항공우주공학과 극초음속유동연구실과 AI 유동해석 기술 이전 계약을 체결했다. 미사일 공력을 실시간으로 예측하는 인공신경망 모델을 넘겨, 고숙련 연구원이 오랜 시간을 들여야 했던 유동해석을 정확도 98% 수준으로 즉시 산출하게 했다.

시간과 숙련도가 필요했던 공력 예측

유동해석은 유체 역학 문제를 컴퓨터로 수치화해 푸는 작업이다. 인공지능을 도입하기 전에는 미사일의 공력을 예측하는 유동해석에 많은 시간이 들었고, 난이도가 높아 고숙련 연구원이 투입돼야 했다. 그만큼 국가 예산 부담도 컸다.

입력이 바뀌어도 즉시 산출하는 AI 모델

한국딥러닝이 이전한 기술은 유동해석 데이터로 학습한 미사일 공력 예측 AI 모델이다. 인공신경망 알고리즘으로 유동 변수와 형상 변수 같은 입력에 따라 공력을 실시간으로 예측한다. 해석에 드는 시간을 줄였고, 반복 검증을 거쳐 정확도를 높였다.

성과는 세 가지로 정리된다. 첫째, 공력 설계를 위한 유동해석 정확성을 98% 수준으로 확보했다. 둘째, 인공신경망의 변수 학습으로 입력 변수가 바뀌어도 즉시 공력 성능을 산출한다. 셋째, 실시간으로 데이터를 얻어 시간을 줄이면서 정확도를 높인다. 표준화된 프로그램이라 저숙련 연구원도 해석 작업에 참여할 수 있어 시간과 인건비 부담을 함께 줄인다.

이 기술은 유도탄 최적 설계에서 공력 데이터를 효율적으로 얻는 데에도 활용될 것으로 기대된다. 공력 데이터를 빠르게 확보할 수 있게 되면 다양한 최적화 기법을 설계 과정에 적용할 수 있다.

"우리의 AI 솔루션이 국가 안보 발전에 도움이 되어 기쁘며, 기존 고숙련 인력만 할 수 있던 일을 AI로 풀어나갈 수 있게 되어 더 의미가 있습니다. 앞으로 한국딥러닝의 최첨단 기술력을 토대로 인공지능의 새로운 기준을 만들어 나가겠습니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표

문자 인식에서 공학 해석으로

이번 기술 이전은 한국딥러닝의 딥러닝 기술이 문자와 이미지 인식을 넘어 공학 해석 영역에서도 쓰일 수 있음을 보여 준 사례다. 한국딥러닝은 자체 딥러닝 엔진을 쓴 광학문자인식(OCR) 기술 DEEP OCR로 99.9%의 정확도를 내세우고, 합성곱신경망(CNN) 기반 딥러닝으로 이미지에서 특정 데이터를 추출하는 DEEP IMAGE 기술을 함께 개발해 왔다. 우체국 물류용 초고속 OCR 시스템은 우편 송장을 0.1초 안에 인식하고, 질병관리본부 계측기 인식 시스템은 방사선 피폭 기록을 전자화하고 예측 통계를 구축했다.