다양한 발전소 설비에 범용성 높은 인공지능 탐지모델 공동연구

이번 협약은 그동안 전력 산업계에서 AI 기술을 현장에 도입하려는 다각적인 시도가 있었지만 발전설비 기종이 워낙 다양하고 고장 데이터의 복잡성이 높아 실제 범용 기술로 안착하기에 뚜렷한 한계가 존재했던 어려움에서 출발했다.
협약을 통해 3개 산학 기관은 기존 산업의 기술적 난제를 새로운 융합적 관점에서 돌파하는 도전적인 시도에 나서기로 뜻을 모았다.
실제 협약의 주요 목표를 개별 설비 단위의 진단을 넘어 주요 발전설비에 범용적으로 적용할 수 있는 ‘AI 이상탐지 모델’을 개발하고, 이를 실제 발전 정비 현장에 최적화하는데 뒀다.
이를 위해 협약서에는 범용 AI 이상탐지 및 전력 계통 설비 신뢰성 향상 관련 기술 교류, 에너지·디지털 분야 국책과제 공동 기획 및 참여 등 다각적인 공동 연구 등의 내용을 담았다.
한전KPS는 발전 유지보수 현장에서 축적한 고장 메커니즘 분석 노하우와 AI 진단 알고리즘의 정비적 해석을 제공하고, 이를 연세대의 범용 AI 알고리즘 및 한국남부발전의 발전설비 운전 인프라와 결합해 다양한 발전설비에 적용할 수 있는 범용 AI 진단 모델을 개발하는데 기여할 계획이다.
김홍연 사장은 "한전KPS의 정비 도메인 지식과 연세대학교의 첨단 AI 기술, 그리고 한국남부발전의 발전 운영 인프라가 결합하면 전력 산업의 AI 전환에 발맞춰 정밀 고장해석의 새로운 패러다임을 열 수 있을 것"이라며 "성공적인 산학 기술협력을 통해 차세대 정비기술을 선제적으로 확보하고 발전 설비 신뢰성 향상에 기여하겠다"고 말했다.
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