서울대학교 기계항공공학부 시스템 건전성 및 리스크 관리 연구실(System Health and Risk Management Lab., 지도교수 윤병동) 소속 오영탁 석사과정은 ICMR(International Conference on Materials and Reliability)학회 2019년도 학술대회에서 발표한 논문 ("A Novel Fault Detection Method of Industrial Robots Using Motor Current Signals via Convolutional Neural Network (CNN)")에 대하여 연구 주제의 독창성 및 우수성을 인정받아 Best Paper Award를 수상하였다.

상기 논문에서 오영탁 석사과정은 로봇의 제어 단계에서 취득되는 전류 신호에 전처리 과정을 수행하여, 추출된 리플 신호를 기반으로 고장 진단이 가능함을 제안하였다. 합성곱 신경망을 통해 온도와 속도가 다른 조건에서도 강건하게 고장 진단이 가능함을 확인하였으며, 딥러닝 모델의 해석성을 위하여, grad-CAM 방법을 사용하여 기 훈련된 딥러닝 모델이 신호의 어느 부분을 통해 고장을 감지하는지 확인하였다. 제안된 방법은 로봇의 고장 진단을 위해 딥러닝을 사용한 사례이며, 실제 산업 현장에서 취득되는 데이터에 적용 가능할 것으로 시사된다.