인터엑스, AI분야 최상위 학술지 'IEEE TII' 등재… 불량 원인 '몇 초' 찾아내

공정 데이터가 초 단위로 쏟아지는 제조 현장에서, 불량의 원인은 수십 분 기록 가운데 단 몇 초에 숨어 있다. 그 몇 초를 찾아내는 방법을 담은 인터엑스의 연구가 산업 인공지능(AI) 분야 최상위 국제 학술지에 이름을 올렸다. 인공지능 전환(AX)·자율제조 전문기업 인터엑스(INTERX·대표 박정윤)는 정찬영 선임연구원과 정하일 최고기술책임자(CTO)가 참여한 논문 'SegMIL: Long-Term Time Series Data Classification for Industrial AI Applications'이 세계적 권위의 국제학술지 'IEEE Transactions on Industrial Informatics(TII)'에 게재 확정됐다고 8일 밝혔다. IEEE TII는 산업 AI와 지능형 자동화, 로보틱스, 산업용 IoT 등 산업정보학 분야의 SCI(E)급 저널이다. 2025년 Journal Impact Factor는 9.8이며, Scopus 기준 관련 세부 분야에서 상위 2%에 위치한 글로벌 최상위권 학술지다. IEEE Transactions on Industrial Informatics 논문 게재 내용과 개념도 (제공: 인터엑스) 인터엑스에 따르면 가공 설비에서는 짧은 시간에도 수천 건의 센서 데이터가 생성된다. 대부분 구간이 정상으로 보여도 실제 불량을 유발하는 신호는 특정 순간에만 나타날 수 있다. 기존 방식은 긴 데이터를 처리하기 위해 데이터를 잘라내거나 축약하는 과정에서 이 같은 미세 신호를 놓칠 가능성이 있다. 인터엑스가 개발하고 제안한 SegMIL은 긴 시계열 데이터를 구간 단위로 효율적으로 처리하면서 각 구간의 정보를 종합해 전체 데이터를 분류하는 방식으로 이 문제에 접근했다. 이를 통해 장시간 축적된 데이터 속에서도 불량과 연관 가능성이 높은 짧은 구간을 보다 효과적으로 포착할 수 있도록 했다. 아울러 비교적 가벼운 모델 구조를 통해 제조 현장에서의 활용 가능성도 높였다. 이는 단순히 AI 모델의 정확도를 높이는 연구를 넘어 “설비에는 이상이 없어 보이는데 왜 불량이 발생했는가”라는 제조 현장의 오랜 질문에 AI가 보다 구체적인 단서를 제공할 수 있는 기술적 기반이라는 점에서 의미가 있다고 회사측은 전했다. 향후 인터엑스의 제품 Quality.AI를 비롯한 품질·공정 AI 기술과 연계해 제조 현장의 원인 분석과 품질 예측 고도화에 활용될 수 있다는 것이다. 이번 연구에 참여한 정하일 C...