초음파를 이용한 비파괴검사 데이터 특성과 데이터 표준화 연구

키워드

확장요약문

비파괴검사(NDT)는 원자력발전소, 석유화학 플랜트, 교량 등 주요 기반시설의 안전성과 건전성을 확보하는 핵심 기술로, 의료 분야의 건강진단과 유사한 역할을 한다. 비파괴검사 결과의 신뢰성은 검사를 수행하는 검사자의 숙련도와 결과를 해석하는 평가자의 전문성에 크게 좌우된다. 같은 대상이라도 검사자와 평가자에 따라 결함 검출 여부나 크기 평가 결과가 달라질 수 있다. 이러한 편차를 줄이기 위해 표준 절차와 검사자 자격인증 제도를 중심으로 신뢰성 보증 체계가 운영되고 있다. 그러나 최종 판단은 여전히 사람에게 의존하므로 피로, 경험 차이, 주관적 해석 등에서 비롯되는 인적 오류의 가능성을 완전히 배제하기 어렵다. 또한 기술 고도화, 설비 복잡화, 기반시설 노후화로 고도화된 검사 기술에 대한 요구가 커지고 있으며, 비파괴검사의 적용 분야도 계속 넓어지고 있다. 검사 데이터의 양이 급증하면서 사람이 모든 데이터를 일관되게 분석하는 데에도 한계가 드러나고 있다. 이러한 한계를 극복하고 검사 결과의 일관성과 효율성을 높일 방안으로 인공지능(AI) 기술이 주목받고 있다. AI 기반 검사 시스템을 개발하고 현장에 적용하려면 고품질의 학습 데이터와 객관적인 성능 평가 방법이 갖춰져야 한다. 현재는 기관과 장비마다 데이터 형식, 메타데이터 구성, 결함 라벨링 기준이 서로 달라 데이터를 공유하거나 재활용하기 어렵고, AI 모델의 성능을 공정하게 비교하고 검증하는 데에도 제약이 있다. 따라서 비파괴검사에 특화된 표준 데이터셋과 데이터 표준을 구축하는 것이 필수적이다. 본 발표에서는 초음파검사를 대표 사례로 하여 AI 적용을 위한 비파괴검사 데이터 표준의 필요성을 제시한다. 아울러 데이터 형식, 메타데이터, 라벨링 및 성능 평가 측면에서 표준화가 필요한 요소를 살펴보고, 관련 표준화 동향과 추진 현황을 소개한다.