국내 연구진이 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 센서를 활용해 시설물 안전관리시스템을 개발한다. 플랜트 설비 위험을 진단ㆍ대응할 수 있는 AI 기계 시스템 개발도 함께 추진한다.
한국기계연구원(원장 박상진)은 AI를 이용해 공사 현장이나 노후 시설물, 발전 플랜트 등 사회간접자본(SOC) 위험 요소를 사전 파악ㆍ관리하는 기술 개발에 착수한다고 25일 밝혔다.
한형석 기계연 인공지능기계연구실 책임연구원은 텔코코리아이에스ㆍ한국지진안전기술원과 공동으로 'AI 및 IoT 센서를 이용한 시설물 재난 안전 관리 시스템'을 개발한다.
이번 개발의 핵심은 시설물 안전에 영향을 미치는 바람과 온도, 지진 등 복합적 정보를 계측하고 저장ㆍ분석하는 것이다. 이를 활용해 시설물 안전 상태를 모니터링하고 위험도를 예측하는 시스템을 만든다.
AI를 활용해 축적한 데이터와 IoT 센서를 바탕으로 미래 시점 위험도를 예측한다. 향후 예측 위험도에 따라 대비책을 제시하는 AI 기술도 개발할 예정이다.
이에 정보통신기술(ICT)과 IoT 센서, 빅데이터 기술을 적용한 시설물 재난안전 관리시스템 디지털화도 추진한다.
기존 복합 IoT 센서 모듈에 에지컴퓨팅 기술을 부가하고 시설물 기울기부터 지진, 가속도, 기온 등 다양한 측정 정보를 유무선 통신으로 관리 서버와 클라우드에 송신하는 방식이다. 중앙 관리 시스템이 위험 예측을 위해 데이터를 실시간 분석ㆍ평가하는 데 활용한다. 필요 시 관계자에게 위험 신호를 자동 통보할 수 있게 했다.
문석준 기계연 시스템다이나믹스연구실 박사 연구팀은 발전과 선박, 해양 등 플랜트 설비에 적용 가능한 AI 기계시스템 예측 진단 및 사고 대응 기술을 개발한다.
기계연은 이 기술이 플랜트 설비 내부의 핵심 기계 시스템 상태를 예측해 기기 고장에 따른 사고와 경제적 손실을 예방하는 기술이라고 설명하며, 사고 발생 시 효과적 대응을 할 수 있도록 해 복구 시간도 최소화할 수 있을 것으로 전망했다.
기계 시스템 예측 진단 연구는 현장에 설치한 고온ㆍ고압 펌프와 동일한 테스트 베드를 구축, 다양한 시설물 고장 원인에 대한 데이터를 수집해 이뤄진다. 연구팀은 AI 기술을 이용해 수집한 데이터를 바탕으로 현재 상태를 정확히 진단하고 고장 발생 가능성을 조기 진단하는 기술을 개발하고 있다.
기계 시스템 사고 대응 연구는 플랜트 핵심 배관 파손과 같은 대형사고 발생 시 즉각 감지하고 위치를 판단해 대응할 수 있는 '스마트 밸브(smart valve)' 개발을 중점 연구한다. 스마트 밸브를 다중으로 제어하는 기술도 개발해 극한 상황 속 사고에 안전한 대응이 가능하도록 할 예정이다.
한형석 기계연 책임연구원은 "AI와 IoT 및 빅데이터 기술로 시설물 안전도를 정량화하고 실시간 관리해 국민 안전에 큰 역할을 할 수 있도록 연구에 최선을 다하겠다"고 말했다.
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