Challenge
브레이크 패드 개발 과정에서는 제품 조성 및 가공 방법을 선정하고 조합해 시제품을 제작하고, 마찰 특성을 평가하는 다이나모 시험(Dynamometer Test)을 수행해야 합니다. 시제품 개발 까지 수백 번의 시험이 필요하며, 이는 연구자의 경험과 노하우에 의존해 진행되어 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 또한, 선진 업체와의 기술 격차를 줄이기 위해 개발 프로세스를 최적화할 수 있는 방안도 요구됩니다.
Approach
과거 실험 데이터를 분석 및 전처리하여 브레이크 패드의 마찰 특성을 예측하는 AI 모델을 개발합니다. 연구자가 계획한 다이나모 시험 결과를 AI가 사전에 예측함으로써, 시험 횟수를 줄이고 개발 프로세스를 효율화합니다. AI 비전문가도 예측 모델의 결과를 연구 및 개발 과정에서 쉽게 활용할 수 있는 도구를 제공해 활용도를 높입니다.
Value Delivered
국제철도연맹(UIC)이 제시하는 국제 표준 성능 기준의 오차범위 이내를 만족하는 브레이크 패드 특성 예측 모델을 구축합니다. 설명 가능한 AI(XAI, explainable AI) 기술을 적용해 예측 결과의 신뢰성을 높이고, 신규 데이터에 따른 결과의 불확실성을 예측하는 지표를 마련합니다. 또한, 예측 시험을 손쉽게 수행하고 UIC 기준에 맞춰 요약 결과를 확인할 수 있는 대시보드를 제공해 연구자의 실험 및 의사결정 과정을 지원합니다.
