철강업계도 AI 홀릭, 정확하고 안전하게 작업...AI 제철소로 변신한 포스코

CCTV 활용 육안작업 자동화 추진
조업상황·소재품질 등 상시 모니터링
작업 부하 줄이고 생산·수익성 높여
사고 위험성 크게 줄여 안전현장 구현
지역 벤처기업들과 운영노하우 공유
상생협력으로 지역경제 활성화 기여

포항제철소 후판제품공장 운전실에서 작업자가 교정작업을 살펴보고 있다.

사람의 개입이 없는 자동화가 실현된다.

전 세계적인 인공지능(AI) 붐이 일면서 철강업계도 고위험·고강도 현장에 산업용 로봇을 도입한다.

안전한 현장과 생산성 향상을 제고하고, ‘인텔리전트 팩토리’ 구현을 지원하기 위함이다.

글로벌 업황 둔화 속 경쟁력 강화를 위해 산업용 로봇과 AI 기술의 적용이 핵심요소라는 판단에서 해당 분야에 대한 회사 차원의 투자와 인력육성 및 인재 영입을 강화해 나간다.

포스코는 주력 생산현장을 대상으로 로봇을 우선적으로 적용해 무엇보다도 안전한 현장 구현을 목표로 하고 있다. CCTV를 활용한 육안작업 자동화, 조업상황 및 소재품질 상시 모니터링 등에 AI기술을 접목시켜 운전자의 작업 부하를 줄이고, 생산성과 수익성을 향상시키기 위해 박차를 가하고 있다.

 

◇ AI로 코크스오븐 연소 제어

코크스는 제철소에서 쇳물을 만드는 과정에서 사용되는 연·원료로, 코크스의 품질은 곧 쇳물의 품질과 직결된다. 코크스는 코크스오븐에서 석탄을 가열해 만들어진다. 이때 코크스를 어떻게 가열하느냐에 따라 코크스의 품질이 결정된다.

열화상 이미지와 AI를 활용한 코크스오븐 자동 연소 제어 시스템은 열화상 이미지를 이용해 코크스의 건류 상태를 판단한다. 이를 딥러닝으로 학습시켜 AI가 적정 연소량에 맞춰 연소를 제어하는 것이 이 기술의 핵심이다. 시범 도입을 통해 70만 개 데이터를 실시간 검증한 결과, 기술 정합성이 95%가량으로 높게 나타나 실제 조업에서도 활용이 가능할 것으로 기대된다. 현재 포항제철소 2코크스공장은 3기 코크스오븐에 자동 연소 제어 시스템을 일부 활용하고 있다. 연소 제어는 작업자가 수동으로 하되, AI가 제안하는 적정 연소량을 작업에 활용하는 것이다.

시스템을 실제 조업에 적용한 결과, 코크스 품질과 연소 효율 두 마리 토끼를 잡을 수 있었다. 열화상 카메라로 코크스 상태를 정확하게 판단해 품질 편차를 줄이고, 코크스 제조에 필요한 최적의 연소량을 도출해 불필요한 에너지 소비를 줄일 수 있었다. 안정적인 연소 제어를 통해 질소산화물(NOx) 배출량 또한 감소시킬 수 있어 대기오염물질 저감에도 도움이 될 것으로 기대된다. 현재까지 자동연소제어시스템은 작업 보조용으로만 활용되고 있지만, 향후 포항제철소는 시스템만으로 자동 연소 제어가 가능하도록 사용을 확대해 나갈 계획이다. 또한 2코크스공장 3기 코크스오븐 외에도 시스템 적용 개소를 4기, 5기 코크스오븐 설비로 확대해 나갈 방침이다.

포항제철소 지게차 시스템 적용 실물사진.

◇ 작업 데이터 재학습하는 AI기술 개발

철강제품은 두께와 성분 등 고객사의 주문사항에 맞춰 출하되는데, 생산을 거친 제품의 형상이 고객사의 요구 규격을 만족하지 못하게 되면 교정 공정에서 이를 바로잡게 된다.

가장 두꺼운 제품을 생산하는 후판공장에서는 별도의 온도조정 없이 생산된 제품을 롤(Roll)과 롤 사이로 통과시켜 물리적인 힘으로 제품을 정정하는 ‘강력교정’ 방식을 사용한다. 현재까지의 강력교정은 제품의 규격과 변형 정도에 따라 압하량이 정량적으로 정해져 있어, 정해진 데이터에 맞게 입(入)측과 출(出)측의 롤 사이 간격을 조절해 실시해왔다.

‘후판 강력교정 자동화 모델 재학습 기술’은 단순 정량 데이터 적용을 넘어 AI가 이전 조업 결과를 바탕으로 재학습하고, 보다 효과적인 압하량을 스스로 찾아 교정 작업의 완성도를 높이는 기술이다. 재학습 기술을 적용한 이후 포항제철소 후판공장에서는 교정 전과 비교한 교정 후 평탄도 형상관리 지표가 10% 이상 개선되는 등 효과적인 정정작업이 가능해졌을 뿐 아니라, 고강도강 교정 시 제기됐던 설비사고 위험성도 크게 줄었다.

 

◇ ‘지게차 안전제동 AI시스템’ 현장도입

고용노동부에서 공개한 산업재해 분석정보에 따르면, 제조업 12대 사망사고 기인물 중 지게차에 의한 사망사고가 1위로 20%(632건 중 124건)를 차지하고 있다.‘지게차 안전제동 AI시스템’은 영상인식 기술과 자동정지 속도제어 기술 등이 적용돼 충돌에 따른 재해를 원천적으로 예방할 수 있다. 지게차가 주변 작업자에게 접근하면 운전자가 브레이크를 밟지 않아도 지게차가 단계적으로 자동 정지한다. 충돌 위험 거리가 6m 이내일 경우 알람이 울리고, 4m 지점에서는 감속이 시작되며, 2m 이내로 작업자가 근접하면 지게차가 자동 정지한다.

해당 기술은 운전자 또는 작업자가 스스로 주변을 인식하지 못하고 있는 상황에서 갑작스러운 돌발상황 발생 시 지게차 속도를 자동으로 제어해 지게차 충돌에 의한 재해를 원천적으로 예방할 수 있다.

제철소 열악한 현장과 다양한 지게차 Maker에 ‘지게차 안전제동 AI 시스템’을 적용한 실증테스트 결과를 바탕으로, 2024년부터 포스코 DX는 (주)태양전기와 협업해 포스코 뿐만 아니라 포스코그룹 전체로 적극 확산할 계획이다.

선재제품 라벨 자동검수 모니터링 하는 사진(개선후). /포스코 제공

◇ Smart CCTV와 AI기술 융합으로 선재제품 라벨 검수작업 자동화

포항제철소에서 생산돼 고객사로 출하되는 선재, 코일, 후판 등의 제품 생산 정보와 차량에 상차된 현품 정보의 일치 여부를 검수하는 검수장이 있다. 만약 제품라벨이 검수위치의 반대편에 부착될 경우, 검수자가 차량에 탑승해 직접 육안으로 검수를 실시해야 하는 상황이 발생한다. 이때 검수자가 MES 송장정보와 제품라벨을 육안으로 대조하기 때문에 휴먼에러 발생 가능성이 있다. 이는 고객사의 클레임으로 이어질 수 있다. 또한, 적재 차량 위에서 검수 작업에 집중하다 보면 예기치 못한 안전사고가 발생할 수 있다. 생산기술부 제품출하섹션은 포스코DX와 협업해 Smart CCTV를 활용한 ‘선재제품 라벨 검수 자동화’ 기술은 12대 카메라의 회전과 줌 기능을 제어하는 ‘추적좌표 영상분석’ 모델이 차량에 불규칙하게 적재된 선재제품의 라벨위치를 자동으로 추적해 문자를 인식한다. 인식된 문자는 MES 데이터와 비교한 뒤 검수 결과를 시스템으로 출력한다.

해당 스마트 기술은 객체인식 AI 알고리즘을 활용한 것으로, 고정된 화면만 보는 것이 아니라 AI모델이 직접 CCTV의 각도와 줌 기능을 제어해 라벨의 위치를 찾을 수 있는 기술을 개발해 적용했다는 점이 가장 큰 특징이다.

개발된 객체인식 AI 알고리즘을 기존에 설치된 CCTV에 적용하면, 선재제품 뿐만 아니라 후판, 코일 등 다른 제품의 출하 검수장에도 쉽게 확대적용이 가능하다는 장점이 있다. 포항제철소는 2025년까지 코일 및 후판 제품 검수장에도 확대 적용할 계획이다.

스마트기술 전문 벤처기업과 포스코가 기술개발 회의 모습. /포스코 제공

◇ AI 영상기술로 스마트 제조 혁신 추진

포항제철소는 포항 체인지업그라운드에 입주한 AMSquare사, SensingPlus사와 함께 인공지능 및 영상기술 분야에서 합동 프로젝트를 진행하고 있다. 이 프로젝트에서 포스코는 산업현장의 데이터와 제철 공정의 운영 노하우를 공유하고, 벤처기업은 이를 최신 스마트 기술과 혁신적인 분석 아이디어를 활용해 스마트 예측 모델을 개발하고 있다. 이러한 과정을 통해 양측은 지속적으로 피드백을 주고받으며 기술을 발전시켜 나가고 있다.

특히 인공지능 분야에서 두각을 나타내고 있는 AMSquare사와의 협력을 통해 포항제철소는 생산 공정에 인공지능 기술을 적용한 스마트 제조 시스템을 구축하고 있다.

영상분석 전문업체 SensingPlus사와는 열연공장 및 STS냉연공장 입측을 고해상도 3D 스캐너와 카메라로 정밀 실사해 정교한 3D 모델링을 개발했다. 이를 통해 포항제철소는 디지털트윈 및 고위험개소 원격점검의 기반을 마련하고 있다.

이러한 대기업과 중소벤처기업 간의 상생협력 모델은 지역 경제 활성화에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 평가된다.

/이부용기자 [e-mail]