김정호 한국광기술원 지능형광IoT연구센터장 인터뷰
지능형광IoT연구센터, IoT 광센서 이용 검사장비 개발 집중
라이다 선박 이탈 감지 장치 개발로 선박 원유 유출 사고 방지
화학약품 저장 탱크 비파괴 검사 가능한 광센서 시스템 개발 중
기업과 연계된 상용성 높은 기술·비전검사 장비 자동화 주력
육안에 의존한 산업현장 검사 작업들 AI 광센서 기술로 대체할 것
대형구조물부터 위험 시설에 대한 검사에 인공지능(AI)기반 사물인터넷(IoT) 광센서 기술들이 접목되고 있다. 김정호 한국광기술원 지능형광IoT연구센터(이하 연구센터)장은 “작업자의 육안에 의존했던 검사들을 광센서 시스템 장비들이 대체할 수 있도록 기술 개발을 하고 있다”며 “산업 현장에서 새로운 눈이 되어줄 광센서 검사 장비 개발로 작업환경을 개선하는 것이 목표”라고 말했다.
최근 연구센터는 ㈜케이에스티와 라이다(LiDAR) 기술로 선박의 위치를 감지해 로딩암 이격정보를 실시간 알려주는 기술을 개발했다. 선박이 부두에 정박해 상하역하는 경우 원유나 천연가스를 수송관에서 선박 배관으로 연결하게 되는데 이때 선박 원유가 통하는 배관을 연결하는 것이 로딩암(Loading Arm)이다.
☞ 라이다(LiDAR)는 빛을 쏘아서 물체에 부딪쳐 돌아오는 신호를 읽어 물체까지 거리 등을 측정해 물체를 입체적으로 그려내는 기술이다.
김정호 센터장은 “기존에 로딩암은 선박 하역현장 작업자 두 명이 6시간에서 최장 24시간 이상 소요되는 작업시간 동안 육안으로만 감시하는 열악한 환경이었다”며 “작업 시 자연환경에 의해 로딩암이 분리될 경우, 대형 해양 환경오염으로 이어질 수 있는 이유로 센서의 부착이 의무화되는 과도기에 기술을 개발하게 됐다”고 설명했다.
로딩암 위치 정보는 중앙통제소, 작업자의 어플리케이션 앱을 통해 실시간 확인이 가능하고 로딩암 이격이 1m가 넘으면 크게 알람이 울린다. 현재 개발한 장치는 전남 산단 부두에 설치돼 장마, 폭염 등 다양한 기상 조건 아래에서 실증을 진행하고 있다. 김 센터장은 “현장 실증을 거쳐 다양한 환경에서 제품의 추가적인 검증이 이뤄질 예정”이라며 “추가 개발을 통해 기술 고도화를 진행할 것”이라고 말했다.
연구센터는 이 밖에 원유 탱크 정기 검사, 공장 부품 자동화 검사, 교량·댐, 고층 건물 상태 검사 등 산업 현장에서 필요한 광센서 시스템을 개발하고 있다. 김 센터장은 “라이다는 보통 장거리 측정을 하는 데 특수 목적으로 짧은 거리에 대한 변위도 측정하고 있다”며 “레이저를 회전 시켜 검사하게 되면 작은 배관도 검사가 가능하다”고 말했다.
지난해 12월 한국광기술원 조직개편을 통해 지능형광센서연구센터에서 지능형광IoT연구센터로 센터명이 변경됐다. 한국광기술원 지능형광IoT연구센터는 물체 상태 정보를 사용자에게 제공하는 센서 시스템을 개발하는 연구센터이다. 다양한 광원을 이용하여 물체의 거리, 종류, 이미지 등을 검출하는 센서를 활용한다.
특히 레이저 변위 계측 센서, 비파괴 검사 시스템, 광영상을 이용한 비전검사 장비 등 정량화 계측 및 자동화를 위한 장비개발에 주력하고 있다. 다양한 센서를 이용하여 대상체의 상태를 진단한다. 아울러 현상과 상태 예측을 통해 사전에 예방 및 유지보수를 할 수 있도록 사용자에게 정보를 제공해 돕는 역할을 하고 있다. 기업들이 현장에서 필요로 하는 기술 중심으로 개발하고 있다.
1970년 이후 경제개발을 위해 건설되었던 댐이나 교량들이 이제 30년 이상 돼 노후화가 상당히 진행됐다. 이러한 교량 안전진단에 접촉식 센서들이 많이 활용이 돼 왔다. 이러한 접촉식 센서의 한계와 문제점을 해결할 수 있는 광센서를 이용해 검사를 하게 됐다.
최근에 교량 안전진단 검사를 위해 교량하부에 광센서를 설치해 테스트를 실증하고 있다. 차량들이 교량을 지나갈 때 어느 정도 하중을 받고 있는지 모니터링한 결과를 보면 기존의 접촉식 센서보다 노이즈가 적으면서 분해능이 좋은 성능을 확인할 수 있었다.
선박에서 원유를 육상으로 하역할 경우 원유를 공급하는 연결 부위를 로딩암이라고 하고 있다. 대기환경에 의해 로딩암이 이탈될 경우 원유가 유출이 돼 대형 해양환경오염으로 유발될 수 있다. 하지만 현재 로딩암 검사는 작업자 두 명의 육안에 의존해서 하고 있다. 로딩암의 위치를 정량적으로 확인할 수 없는 구조였다.
연구센터에서 라이다와 이미지 센서를 복합해 로딩암을 모니터링할 수 있는 기술을 개발했다. 정량적으로 상하좌우 앞뒤로 어떻게 변하는지 정량적인 검사를 통해 작업자에게 알려줘 작업자가 상시 상주하지 않아도 된다. 스마트폰을 통해 로딩암의 실시간 정보를 받을 수 있어 작업자의 작업환경도 개선됐다. 전남, 울산, 인천 등 다수 항만 부두에서 원료의 상하역이 이루어지고 있다. 의무 장착 제품으로 법규화 될 경우에 상용화가 빨라질 것으로 기대하고 있다.
로딩암 이탈감지장치를 개발하면서 여수의 다양한 기업들과 미팅을 통해 추가적인 요구 사항들을 받았다. 화학약품의 저장탱크 검사에 대한 요구가 많았다. 현재는 작업자들이 들어가 저장탱크의 원유를 다 제거하고 청소를 한 이후에 육안으로 검사하고 있다. 문제가 있는 경우 초음파 센서를 이용해 검사를 하고 있다.
물탱크 면적이 직경 20m, 높이가 10m 이상으로 크다. 검사하는 시간만 30일에서 45일이 소요되고 있다. 저장탱크에 작업자가 들어갈 경우 일반 물이 아닌 원유이다 보니 유독성 물질도 있고 작업자에게 유해한 환경이다. 이러한 문제점에 대한 해결방안으로 레이저 비파괴검사 시스템을 개발하고 있다. 이를 적용하게 되면 한 달이 넘는 검사 기간을 10일로 단축할 수 있을 전망이다.
공장 자동화를 위한 비전 검사 장비 등에 이미 인공지능 기술이 많이 도입·활용되고 있다. 센서 기술만으로 어떤 부분이 정상인지, 비정상인지 알 수 없다. 결함에 대한 인지부분에서 인공지능이 활용된다. 정상과 비정상 이미지들을 학습한 인공지능이 어디에 결함이 있는지 정확하게 판별할 수 있다.
현재 기업과 연계해 인공지능 기술이 접목된 장비개발을 진행하고 있다. 선행 연구를 통하여 기업에서 요구하는 비전 검사의 요구사항을 충족하는 데이터를 획득했다. 추가로 기술 고도화를 통하여 기업에서 활용 가능한 수준의 장비로 개발할 예정이다.
연구센터의 향후 방향은 현장에서 육안으로 검사하던 작업들을 영상 비전 검사 장비를 통해 대체 될 수 있도록 하는 것이다. 기업이 현장에 바로 적용할 수 있는 제품개발에 집중하고 있다. 사람이 하던 위험한 검사들을 검사장비와 광센서들이 대체할 수 있도록 해 작업환경을 개선할 목적이다.
또 대기환경 문제가 이슈화 되고 있어 환경 분야에 적용 가능한 광센서 기술에도 관심을 가지고 있다. 공장 굴뚝에서 배출되는 다양한 가스들을 검출하고, 모니터링할 수 있는 광기술을 개발할 계획이다.
AI타임스 구아현 기자 ahyeon@aitimes.com
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