과학기술정보통신부 산하 한국기계연구원(원장 박상진, 이하 기계연)이 안전한 SOC(Social Overhead Capital·사회간접자본) 조성을 위한 AI(인공지능) 기술 개발에 착수한다.

기계연 기계시스템안전연구본부는 AI 기술을 이용해 공사 현장의 건축물이나 노후 시설물, 발전 플랜트 등 SOC의 위험요소를 사전에 파악하고 관리하는 기술 개발에 나선다.

인공지능기계연구실 한형석 책임연구원은 ㈜텔코코리아이에스, (재)한국지진안전기술원과 함께 ‘AI와 IoT 센서를 이용한 시설물 재난안전 관리시스템 개발’에 착수한다. 목표는 시설물의 안전에 영향을 미치는 바람과 온도, 지진 등의 복합적인 정보를 계측하고 저장, 분석하는 것이다. 이를 활용하여 시설물의 안전 상태를 모니터링하고 위험도를 예측하는 시스템을 만든다. 

 
핵심 기술은 시설물 위험도를 분석하고 평가, 예측하는 AI 기술이다. AI 기술을 활용해 축적된 IoT 센서 데이터를 기반으로 미래 시점의 위험도를 예측하는 방식으로 향후 예측된 위험도에 따라 대비책을 제시하는 AI 기술도 개발할 예정이다.

이를 위해 ICT, IoT 센서 및 빅데이터 기술을 적용한 시설물 재난안전 관리시스템 전주기 디지털화를 추진한다. 기존 복합 IoT 센서 모듈에 에지컴퓨팅 기술을 부가하고 시설물의 기울기부터 지진, 가속도, 기온까지 다양한 측정 정보를 유무선 통신으로 관리서버와 클라우드에 송신하는 방식이다. 데이터는 중앙 관리 시스템에서 위험 예측을 위한 실시간 분석, 평가에 활용되며 필요 시 관계자에게 위험 신호가 자동으로 통보된다.

이와 함께 시스템다이나믹스연구실 문석준 박사 연구팀은 발전, 선박, 해양 등 다양한 플랜트 설비에 적용할 수 있는 인공지능 기반 기계시스템 예측진단 및 사고대응 기술을 개발한다.

플랜트 내부의 고온/고압 펌프 같은 핵심 기계 시스템의 상태를 예측해 기기 고장에 의한 사고와 경제적 손실을 예방하고 사고 발생 시에는 효과적으로 대응할 수 있도록 하여 복구 시간도 최소화할 수 있는 기술이다.

기계 시스템 예측진단 연구는 현장에 설치되는 고온/고압 펌프와 동일한 테스트 베드를 구축하고 다양한 고장 조건에 대한 데이터를 수집하여 이뤄진다. 연구팀은 AI 기술을 이용해 수집된 데이터를 바탕으로 현재 상태를 정확히 진단하고 고장 발생 가능성을 조기 진단하는 기술을 개발하고 있다.

기계시스템 사고 대응 연구는 플랜트의 핵심 시설인 배관 파손 등 대형사고가 발생했을 때 즉각 감지하고 위치를 판단해 대응할 수 있는 ‘스마트 밸브(smart valve)’ 개발이 관건이다. 이와 함께 제어기 고장 등의 극한 상황에서도 사고에 안전하게 대응하기 위해 스마트 밸브를 다중으로 제어하는 기술도 개발할 예정이다.

기계연 한형석 책임연구원은 “기계연이 보유하고 있는 AI 기술과 대형 SOC의 안전 관리 기술이 결합되면 시설물의 위험을 사전에 판단하고 대비하여 안전한 환경을 만드는 데 큰 도움이 될 것”이라며 “AI, IoT 및 빅데이터 기술로 시설물의 안전도를 정량화하고 실시간으로 관리하여 국민의 안전에 큰 역할을 할 수 있도록 연구에 최선을 다하겠다”고 말했다.  채취할 수 있는 로봇 기술을 개발했다.