우리는 인공지능(AI)의 시대를 살고 있습니다. AI는 매우 복잡하고 데이터 집약적인 반도체 제조 분야를 포함해 거의 모든 산업을 재편하는 변혁적 힘입니다. AI 내에서 가장 유망한 기술 중 하나는 머신 러닝(ML)으로, 반도체 장비와 센서에서 생성되는 방대한 양의 데이터로부터 가치 있는 통찰력을 추출할 수 있게 합니다.
그러나 장비 데이터를 분석하기 위해 AI와 ML을 도입하는 일은 결코 간단하지 않습니다. 데이터의 복잡성, 변동성, 방대한 양은 많은 조직이 실제 운영 환경에 AI를 통합하는 것을 가로막는 고유한 기술적 과제를 야기합니다. 이 글에서는 이러한 과제들을 심층적으로 살펴보고, 이를 극복하기 위한 새로운 전략을 제시하며, Cimetrix®가 DEEP솔루션이 장비 분석 분야에서 AI/ML 배포를 간소화하고 확장할 수 있도록 특별히 설계된 방식을 소개합니다.
장비 데이터에 AI/ML을 적용하는 데 따르는 과제를 더 잘 이해하려면, 지도 학습과 비지도 학습을 구분하는 것이 중요합니다.
지도 학습
지도 학습은 각 입력값에 알려진 출력값이 대응되는 라벨링된 데이터셋으로 모델을 훈련시키는 과정입니다. 이 접근법은 분류 및 회귀와 같은 작업에 매우 효과적이며, 모델이 과거 사례를 바탕으로 결과를 예측하도록 학습시킵니다. 제조 분야에서는 충분한 라벨링 데이터가 확보된 경우, 지도 학습을 활용해 특정 고장 모드를 탐지하거나 공구 마모를 예측하거나 제품 품질을 분류할 수 있습니다.
그러나 실제 장비 데이터 시나리오에서는 아래 설명된 문제점들로 인해 라벨링된 데이터를 확보하는 것이 종종 현실적으로 어렵습니다. 이러한 한계로 인해 지도 학습을 효과적으로 적용하기가 어렵습니다.
비지도 학습
반면 비지도 학습은 라벨링된 데이터에 의존하지 않습니다. 대신 데이터 자체 내에서 패턴, 군집 또는 이상 현상을 식별합니다. 이는 라벨링된 고장 데이터가 부족한 산업 환경에서 특히 유용합니다. 신기성 탐지, 군집화, 자동 인코더와 같은 기법은 특정 고장 모드에 대한 사전 지식 없이도 비정상적인 행동을 탐지할 수 있게 합니다.
장비 분석 분야에서 견고한 AI/ML 솔루션을 설계하기 위해서는 두 접근법의 장점과 한계를 이해하는 것이 매우 중요하다.
AI/ML에서 장비 데이터의 실제 과제
라벨링된 데이터의 부족
기계 학습을 장비 데이터에 적용하는 데 있어 가장 큰 장애물 중 하나는 라벨링된 데이터 세트의 부족이다. 대부분의 장비는 정상 상태에서 작동하며, 지도 학습에 중요한 고장 사건은 드물게 발생합니다. 고장이 발생하더라도 종종 라벨이 부여되지 않거나, 성능 저하의 정확한 시점을 파악하기 어려운 경우가 많습니다. 예를 들어 반도체 제조 장비의 한 유닛에서 로봇을 구동하는 모터는 수개월 동안 문제없이 작동할 수 있습니다. 결국 고장이 발생했을 때, 로그에는 고장 자체만 기록될 뿐 그에 이르기까지 수주 또는 수개월에 걸친 미묘한 성능 저하 과정은 기록되지 않을 수 있습니다.
이러한 사건들을 사후적으로 라벨링하는 작업은 해당 분야 전문성을 요하는 어렵고 시간이 많이 소요되는 작업이다. 장비 동작의 의미 있는 변화가 시작되는 시점을 신뢰성 있게 식별할 수 있는 것은 경험 많은 엔지니어뿐이며, 그들의 시간은 제한적이고 비용이 많이 든다. 더욱이, 특히 여러 변수가 결과에 기여하는 복잡한 시스템에서는 인간에 의한 라벨링이 편향성과 불확실성을 초래한다. 그 결과, 라벨링된 데이터셋은 종종 규모가 작거나 불균형하거나 노이즈가 많은 경우가 많으며, 이는 견고한 감독형 모델을 훈련시키기에 이상적인 조건과는 거리가 멀다.
실제 사례에서 한 제조 회사는 CNC 밀링 머신으로부터 1천만 개 이상의 센서 측정값을 수집했습니다. 이 방대한 데이터 세트 중 공구 파손 사건으로 분류된 샘플은 단 37개에 불과했습니다. 이렇게 제한된 양의 양성 예시로 분류기를 훈련시키려 하자 과적합과 오탐이 발생했고, 결국 시스템에 대한 신뢰도가 떨어졌습니다.
머신러닝 워크플로의 복잡성
데이터가 확보된 경우에도 이를 작동하는 머신러닝 파이프라인으로 전환하는 데 상당한 노력이 필요합니다. 산업 환경에서는 일반적으로 토크, 진동, 온도, 유량, 전류 등 고차원적이고 다양한 속도로 기록되며 노이즈가 많은 센서 데이터가 생성됩니다. 이러한 데이터는 서로 다른 샘플링 속도와 다양한 지연 시간으로 기록됩니다. 이 데이터의 정렬, 정리, 정규화 및 특징 추출에는 소프트웨어 전문성뿐만 아니라 기반 장비와 신호 처리에 대한 깊은 이해도 필요합니다.
로봇 팔의 예측 유지보수 실제 사례를 살펴보자. 각 팔은 토크 센서, 모터 온도 센서, 사이클 카운터, 인코더에서 데이터를 생성할 수 있다. 이 데이터를 준비하려면 타임스탬프 정렬을 위한 보간, 노이즈 감소를 위한 필터링, RMS(제곱평균제곱근)나 FFT(고속 푸리에 변환) 같은 변환을 통해 의미 있는 특징을 생성해야 한다. 이는 시작에 불과하다. 이후 시계열 샘플 예측을 위한 LSTM(Long Short-Term Memory)이나 이상 탐지를 위한 Isolation Forest와 같은 적합한 머신러닝 모델을 선택해야 합니다. 이 모델들은 과거 데이터로 훈련되고 신중하게 선택된 지표로 검증됩니다. 하이퍼파라미터를 조정해야 하며, 마모 패턴이 변화하거나 장비가 정비될 때마다 주기적으로 모델을 재훈련해야 합니다.
마지막으로 배포는 또 다른 복잡성을 더합니다. 모델은 실제 시스템에 통합되어야 하며, 드리프트를 모니터링하고 새로운 데이터가 확보되면 업데이트되어야 합니다. 이 과정에는 팀 간 협업이 필요합니다: 분석 파이프라인을 처리하는 데이터 엔지니어, 모델을 구축하는 데이터 과학자, 동작을 해석하는 장비 전문가, 배포 인프라를 관리하는 IT 팀이 협력해야 합니다. 전담 머신러닝 인력이 없는 조직의 경우 진입 장벽이 상당히 높습니다.
반도체 시설에서는 인터넷 연결이 허용되지 않는다는 사실은 ML 솔루션이 더 강력한 클라우드 시스템에서 실행될 수 없기 때문에 문제를 더욱 어렵게 만듭니다. 해당 솔루션은 일반적으로 제한된 컴퓨팅 성능을 가진 장비용 PC에서 실행되어야 합니다.
장비 데이터 분석에 머신러닝을 적용하는 워크플로우
장비 유형이나 프로세스에 관계없이 대부분의 경우 다음 단계가 필요합니다. 기본 솔루션 플랫폼이 존재하든 사용자가 모든 솔루션을 처음부터 구축해야 하든, 머신러닝 개발 프로세스는 시간과 자원을 소모하여 시스템의 출시 기간(또는 생산 환경 적용 기간)을 연장시킵니다. 또한 모든 솔루션을 사내에서 유지 관리할 경우 총 소유 비용도 더 높아집니다.
도전과제에 대응하기 위한 기술적 전략
이러한 어려움에도 불구하고, 원시 장비 데이터와 활용 가능한 머신러닝 모델 사이의 격차를 해소하기 위한 유망한 기술들이 다수 등장하고 있다.
신규성 탐지
신규성 탐지는 정상 동작에서 벗어난 편차를 식별하는 비지도 학습 기법으로, 라벨링된 결함 데이터가 필요하지 않습니다. 시스템은 정상 작동 사례만으로 훈련되며 '정상'의 통계적 경계를 인식하도록 학습합니다. 추론 과정에서 이 경계 밖으로 벗어난 입력은 이상 징후로 표시됩니다.
이 방법은 라벨링된 결함 데이터가 부족하거나 존재하지 않는 예측 유지보수 및 조기 결함 탐지 시나리오에 이상적입니다. 특히 결함이 드물지만 비용이 많이 드는 반도체 팹과 같은 가동률이 높은 환경에서 유용합니다.
합성 데이터 생성
합성 데이터 생성은 고장 시나리오와 극한 조건을 시뮬레이션함으로써 라벨링된 고장 데이터의 부족 문제를 해결합니다. 이는 실제 고장 발생이 비용이 많이 들거나 비실용적인 통제된 환경에서 특히 유용합니다. 물리 기반 시뮬레이션, 생성 모델 및/또는 도메인별 규칙을 결합함으로써 엔지니어는 데이터셋을 보강하여 모델의 견고성을 향상시키고 과적합을 줄일 수 있습니다.
예를 들어, 1천만 개의 센서 측정값 중 고장 데이터 포인트가 37개뿐인 이전 사례에서, 이 37개 데이터 포인트를 시드(seed)로 활용하여 비정상적인 데이터 패턴을 합성하거나 점진적인 마모를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 모델을 훈련시켜 과거 기록에는 나타나지 않을 수 있는 고장의 초기 징후를 인식하도록 돕습니다.
반지도 학습 GAN
생성적 적대적 네트워크(GAN)는 제한된 라벨링 데이터로 분류 성능을 향상시키기 위해 반감독 학습 프레임워크로 확장될 수 있다. 이 접근법에서는 소량의 라벨링 예제와 대량의 라벨링되지 않은 데이터 풀을 활용하여, GAN이 현실적인 장비 동작을 생성함과 동시에 데이터 샘플을 분류하도록 훈련된다.
생성기는 타당한 센서 데이터를 생성하도록 학습하는 반면, 판별기는 실제 샘플과 합성 샘플을 구분하고 입력값을 분류하도록 훈련됩니다. 이러한 이중 역할 훈련 과정을 통해 모델은 고품질 레이블이 부족할 때에도 우수한 일반화 능력을 발휘할 수 있습니다.
반지도 학습 GAN은 다변량 신호의 미세한 편차가 성능 저하를 시사할 수 있지만, 완전 지도 학습을 위한 라벨링 데이터가 부족한 복잡한 장비 동작 모델링에 특히 유망하다.
특징 추출을 위한 자동 인코더
자동 인코더는 입력 데이터를 압축하고 재구성하는 법을 학습하는 신경망입니다. 정상 데이터로 훈련된 자동 인코더는 유사한 입력에 대해 낮은 재구성 오류를 생성하지만, 이상 데이터는 정확하게 재현하지 못합니다. 이러한 불일치는 이상 점수로 활용될 수 있습니다. 자동 인코더는 고차원 센서 데이터 및 시계열 스트림 모델링에 적합하며, 종종 강력한 비지도 학습 기반 특징 추출기로 활용됩니다.
훈련된 후에는 입력 데이터의 압축된 잠재 표현을 제공하며, 이는 시각화, 클러스터링 또는 2차 모델의 입력으로 유용합니다. 자동 인코더는 또한 새로움 탐지 및 차원 축소와 같은 다른 기법과도 잘 통합됩니다.
이중 단계 신기성 탐지
이 구조화된 접근법은 모델 개발을 두 단계로 구분합니다. 학습 단계에서는 정상 데이터로 모델(일반적으로 자동 인코더)을 훈련시키고 재구성 오차를 활용해 통계적 임계값을 설정합니다. 테스트 단계에서는 유입되는 데이터를 이 임계값과 비교하여 이상치를 탐지합니다. 이 방법은 이상 탐지에 대해 정량화 가능하고 유지 관리가 용이한 접근법을 제공하며, 재훈련이 비용이 많이 들거나 비실용적인 운영 환경에서 효과적으로 작동합니다.
DEEP이 장비 분석을 위한 AI/ML 배포를 어떻게 간소화하는가
PDF Solutions에서 개발한 솔루션인 DEEP은 장비 데이터에 AI/ML을 적용하는 데 따르는 과제를 극복하기 위해 특별히 설계되었습니다. 강력한 ML 인프라와 직관적인 사용자 인터페이스를 결합하여 데이터 수집부터 실시간 추론에 이르기까지 전체 분석 라이프사이클을 지원합니다.
머신러닝 워크플로우 자동화
DEEP은 머신러닝 파이프라인에서 지루하고 오류가 발생하기 쉬운 여러 단계를 자동화합니다. 여기에는 장비로부터의 데이터 수집, 시계열 데이터의 전처리 및 정렬, 가이드된 템플릿을 통한 머신러닝 워크플로 설정 등이 포함됩니다. 사용자가 수동으로 모델을 설계하고 훈련할 필요 없이, DEEP은 특정 장비 및 센서 패턴에 맞게 조정 가능한 사전 구성된 사용 사례 라이브러리를 제공합니다.
다음 다이어그램은 DEEP이 전체 머신러닝 프로세스 전반에 걸쳐 어떻게 도움을 제공하는지 보여줍니다.
가이드된 템플릿 및 사용 사례 라이브러리
이 솔루션은 DEEP 데이터 과학자들이 선별한 모델 템플릿 컬렉션을 지속적으로 확장하여 제공하며, 이는 일반적인 장비 동작에 맞춤화되어 있습니다. 예를 들어, 템플릿은 히터 전력 대 온도 또는 펌프 유량 대 압력과 같은 특정 관계를 대상으로 할 수 있습니다. 이러한 템플릿을 통해 사용자는 머신러닝 배경이 없더라도 내장된 가이드라인과 분야별 모범 사례를 활용하여 모델을 생성, 훈련 및 검증할 수 있습니다.
사용 사례 템플릿 복사하여 사용 사례 생성
차원 축소 및 시계열 정렬
센서 데이터의 복잡성을 처리하기 위해 DEEP은 PCA(주성분 분석), t-SNE(t-분포 확률적 근접 임베딩), UMAP(균일 매니폴드 근사 및 투영)과 같은 차원 축소 기법을 지원합니다. 이러한 방법들은 고차원 데이터의 구조를 발견하고 시각화 및 클러스터링을 용이하게 합니다. DEEP은 또한 재샘플링과 효율적인 인덱싱을 통한 시계열 정렬을 지원하여 다중 속도 센서 스트림 간 일관성을 보장합니다.
지속적인 재학습 및 모델 적응
장비 성능은 마모, 유지보수 또는 공정 편차로 인해 시간이 지남에 따라 변화합니다. DEEP은 자동 재학습 및 모델 버전 관리 기능을 포함하여 배포된 시스템이 수동 개입 없이도 적응할 수 있도록 합니다. 이를 통해 동적 환경에서도 모델의 정확성과 견고성을 지속적으로 유지할 수 있습니다.
데이터 보안 및 거버넌스
데이터 프라이버시는 모든 생산 환경에서 최우선 과제입니다. DEEP은 암호화를 적용한 gRPC(원격 프로시저 호출을 위한 오픈소스 프레임워크)를 사용하여 데이터를 안전하게 전송하며, 권한 기반 시스템을 통해 접근 제어를 시행합니다. 이를 통해 민감한 장비 데이터가 보호되고 고객 정책을 준수하도록 보장합니다.
마지막 생각
반도체 및 첨단 제조 분야에서 AI/ML을 장비 데이터와 통합하는 것은 영향력이 큰 기회이지만, 동시에 기술적으로 까다로운 과제입니다. 라벨링된 데이터의 부족부터 실시간 배포의 복잡성에 이르기까지 장벽은 현실적입니다. 그러나 적절한 도구와 전략을 활용한다면 해결 가능한 과제이기도 합니다.
Cimetrix DEEP는 자동화, 전문가 큐레이션 템플릿, 고급 분석 기법, 안전한 배포를 통합 솔루션으로 결합하여 격차를 해소합니다. 진입 장벽을 낮춤으로써 DEEP는 엔지니어링 팀, 데이터 과학자, 제조업체가 AI의 힘을 활용할 수 있도록 지원하여 원시 장비 데이터를 실행 가능한 인사이트와 경쟁 우위로 전환합니다.