윤성환 교수(인공지능대학원·전기전자공학과)가 디지털인재양성 공로로 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관 표창을 수상했다. AI 기술을 제조 현장 교육과 공정 혁신으로 연결해 온 점을 인정받았다.

AI를 공장에 적용할 때 가장 큰 변수는 현장이다. 연구실에서 학습한 데이터와 실제 설비에서 들어오는 데이터는 같지 않다. 원료 상태, 장비 조건, 운전 방식, 데이터 품질이 바뀌면 모델의 판단도 흔들릴 수 있다. 제조업에서는 이런 오류가 곧 생산 손실이나 안전 문제로 이어진다.

윤 교수는 이런 한계를 줄이는 ‘강건한 인공지능’ 학습 알고리즘을 개발해 왔다. 강건한 AI는 학습 때 보지 못한 환경 변화가 생겨도 안정적으로 작동하는 기술이다. 정해진 조건에서 높은 정확도를 내는 데 그치지 않고, 실제 산업 현장에서 신뢰할 수 있는 판단을 내리도록 만드는 것이 핵심이다.

그의 연구 역량은 딥러닝 분야 대표 학술대회인 ‘International Conference on Learning Representations(ICLR 2025)’에서 높이 평가됐다. 윤 교수는 AI 기반 최적화 기술인 강화학습 모델의 안정성을 높인 연구로 구두 발표 논문에 선정됐다. ICLR 구두 발표는 제출 논문 가운데 상위 2% 수준의 연구에 주어지는 성과다.

강화학습은 AI가 여러 선택을 시도하고 결과를 학습해 더 나은 결정을 찾아가는 기술이다. 제조 현장에서는 설비 운전 조건을 조정하거나 생산 공정을 효율화하는 데 활용될 수 있다. 다만 공장에서는 한 번의 잘못된 결정도 비용과 안전 리스크로 이어질 수 있다. 윤 교수의 연구는 강화학습이 불확실한 현장 조건에서도 흔들리지 않도록 신뢰성을 높였다는 점에서 주목받았다.

논문으로 검증한 기술은 울산과 동남권 제조업 교육 현장으로도 옮겨졌다. 윤 교수는 UNIST 부임 이후 산업체 재직자 대상 AI 교육 설계와 운영에 참여했다. 교육은 이론 강의가 아니라 현장 문제 해결에 맞춰졌다. 재직자들이 공정에서 겪는 문제를 제시하고, 이를 AI 실습 과제로 바꾸는 방식이었다.

공장 단위 생산·가공 설비에 강화학습 기반 최적화 기법을 적용한 사례도 만들었다. 공정의 안전성과 안정성을 유지하면서 설비 운영을 개선하는 접근이다. AI를 배우는 데서 끝내지 않고 실제 업무 변화로 이어지게 한 점이 이번 표창의 주요 배경으로 꼽힌다.

그는 현재 UNIST가 수행 중인 국가 주요 AI 연구 과제인 ‘AI스타펠로우십’에서 신진 프로젝트 리더로도 참여하고 있다. SK에너지와 협력해 석유화학 산업을 포함한 공정 프로세스에 적용 가능한 강건한 제조AI 원천기술을 개발하고 있다.

윤 교수는 “인공지능이 산업 현장에서 실제로 쓰이려면 높은 성능만으로는 부족하다”며 “환경이 달라져도 안정적으로 작동하는 강건한 AI 원천기술을 발전시키고, 이를 제조 현장의 문제 해결과 디지털 인재 양성으로 이어가겠다”고 소감을 밝혔다.