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일본 도쿄스틸과 에버스틸, '철스크랩 자동 분류' AI개발

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일본 도쿄스틸과 에버스틸, '철스크랩 자동 분류' AI개발

철스크랩을 분해하는 노동자들. 사진=로이터이미지 확대보기
철스크랩을 분해하는 노동자들. 사진=로이터
일본 철강기업인 에버스틸과 도쿄스틸이 철스크랩 자동분석 AI 시스템을 개발했다고 외신이 14(현지 시간) 보도했다.

에버스틸과 도쿄스틸은 AI를 사용해 철스크랩 분류의 효율 향상과 일관성을 높이려는 목적으로 실험을 진행했다.

철스크랩 분류 실험의 배경


일본이 2050년까지 탈탄소화 목표를 이루려면 전체 배출량의 약 14%를 차지하는 철강 분문의 배출량 통제 노력이 필수적이다. 일본은 고로에 비해 이산화탄소 배출량을 약 80%이상 절감할 수 있는 전기로 방식의 철강 생산을 확대할 필요성이 있다. 이에 일본 철강업계들은 전기로 생산의 비중을 높이고 있다.

도쿄스틸은 일본에서 가장 큰 전기로 철강 제조업체이자 연간 300만톤 이상의 철 스크랩을 구매하는 일본 최대의 철 스크랩 구매자다. 도쿄스틸은 에코 비전 2050에 따라 탈탄소화 사회와 재활용 지향 사회를 실현하기 위해 노력 중이다. 특히 전기로 철강 보급과 확장을 통해 지속 가능한 발전 부분을 선도하고 있다.

전기로 제강법의 확산은 원료인 철스크랩 품질 관리가 관건이다. 고철의 품질을 보장하려면 현장에 숙련된 검사관이 필요하다. 그러나 매일 많은 양의 스크랩을 정확히 검사한다는 것은 능숙한 기술이 필요하며 검사관의 고령화와 고용의 어려움이 문제가 되었다.

이런 상황을 해결하기 위해 AI로 철스크랩 분류를 돕는 기술을 가진 에버스틸이 합류해 철스크랩 자동분석 AI시스템을 함께 개발했다.

숙련노동자의 능력정량화


두 철강기업은 에버스틸의 공장에서 한 달 동안 우츠노미야 공장 고철 검사관들의 분류 기술을 정량화했다.
고철 등급 채점에는 다년간의 경험과 기술이 필요하며 숙련된 검사관도 객관적인 평가를 안정적으로 오래 수행하기 어렵다. 평가의 변동은 업계에서 가장 문제시되고 있는 부분이다. 에버스틸은 AI로 개인 기술을 객관화하고 자동 분석하는 시스템을 만들어 평가의 변동성도 정량화하기 위해 노력했다.

AI 시스템 개발


이런 과정으로 개발된 AI 시스템은 철스크랩 검사에서 검사관과 유사할 정도의 높은 정확성을 보였다.

두 철강기업이 개발한 AI시스템은 용광로에서 갑작스런 반응을 일으키는 철강 재료 및 불순물과 같은 '이물질'을 감지할 수 있다. 에버스틸은 개발한 기술을 활용해 실제 현장에서 사용할 수 있는 기술을 곧 출시하겠다고 밝혔다.


김진영 글로벌이코노믹 기자