중앙대학교(총장 박상규)는 기계공학부 이수영 교수 연구팀이 한국표준과학연구원(표준연)과의 공동연구를 통해 기존 물리적 탐지 한계를 넘어 구조물 내부의 숨은 결함을 인공지능(AI)으로 복원·예측할 수 있는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

구조물 내부 결함을 정밀하게 모니터링할 수 있는 기술은 반도체·항공·자동차·에너지·건설 등 다양한 산업 분야에서 안전성과 신뢰성 확보를 위해 꾸준히 요구되어 왔다. 이러한 기술은 주로 초음파, 진동, 전자기파 등 물리적 센서를 활용해 구조물 내부의 손상이나 균열을 감지하지만, 해상도 한계, 신호 왜곡, 복잡한 구조 형상으로 인한 불확실성 때문에 완전한 내부 결함을 파악하는 데에는 한계가 있었다.

연구팀은 생성형 인공지능(Generative AI)을 기반으로 구조물 내부의 숨은 균열을 실시간으로 정밀 복원할 수 있는 기술을 세계 최초로 개발했다. 이번 기술은 생성형 AI가 물리적 한계를 스스로 학습해 극복함으로써, 기존 센서로 관측이 불가능했던 ‘보이지 않는 내부’를 가상적으로 복원하고 예측할 수 있는 새로운 접근법을 제시했다. 기존 비파괴 검사 기술이 지닌 물리적 탐지 한계를 근본적으로 극복하고, AI가 마치 인간의 직관처럼 ‘보지 않고도 보는’ 차세대 구조물 결함 모니터링 패러다임을 열었다.

이번 기술은 발전소, 반도체 장비, 건설 구조물, 항공기 등 높은 신뢰성이 요구되는 산업 현장에서 실시간 스마트 안전 진단 기술로 직접 적용될 수 있다. 특히, 실제 실험이나 파괴 검증 없이도 AI가 구조물 내부의 숨은 균열을 가상 공간에서 재현할 수 있어, 시간과 비용을 획기적으로 절감하면서도 높은 정확도와 신뢰성을 확보했다. 향후 스마트 제조, 신소재 설계, 고신뢰 인프라 모니터링, 우주·에너지 구조물의 안전 진단 등 다양한 첨단 분야로 확장될 수 있는 핵심 기반 기술로 평가되고 있다.

박춘수 표준연 비파괴측정그룹장은 “이번 연구는 생성형 인공지능을 통해 복잡한 구조 내부 결함을 정밀하게 복원할 수 있었던 점에서 큰 의미가 있다”며 “AI가 기존 기술의 한계를 뛰어 넘어 구조 건전성 평가의 새로운 가능성을 제시했다”고 밝혔다.

이수영 교수는 “이번 성과를 통해 구조물 내부를 가상으로 재현하고 예측하는 길이 열렸다”며 “향후 산업 현장에서 AI 기반 구조 안전 진단, 스마트 제조 및 설계로까지 기술을 확장해 인공지능이 주도하는 차세대 공학 패러다임을 선도하겠다”고 말했다.

해당 연구는 한국연구재단 우수신진연구사업과 한국표준과학연구원의 지원을 받아 수행됐으며, 기계공학 분야 세계적 학술지인 ‘Mechanical Systems and Signal Processing’에 게재됐다.