친환경·신재생에너지를 중심으로 정부와 광주광역시의 그린뉴딜 정책이 본격화되고 있는 가운데 광주과학기술원(GIST‧지스트‧총장 김기선)도 스마트 그리드(Smart Grid) 등과 관련 효율적인 에너지 관리를 위한 연구에 몰두하고 있다.
지능형 전력망인 스마트 그리드는 전력망에 정보통신기술(ICT)을 적용해 실시간으로 정보를 수집·이용함으로써 전기 소비를 합리화하고 전력 생산을 효율화하는 시스템을 말한다.
지스트는 다양한 연구소를 중심으로 매해 신기술을 개발하는 등 성과를 내고 있다. 지능정보시스템 연구실을 이끌고 있는 황의석 교수는 최근 인공지능(AI)을 활용해 빌딩 내부의 세부적인 전력 사용량을 모니터링하고 조절할 수 있는 기술을 개발했다. 에너지 자립형 스마트 빌딩의 핵심 기술을 제시한 것.
황의석 교수 연구팀이 제안한 AI 기반 시간-주파수 마스크 방식의 비접촉식 세부 전력 사용량 모니터링 기술은 스마트 미터에서 측정되는 전력 총량으로부터 특징적인 하위 부하들의 전력 사용량을 추정하는 비접촉식 형태의 전력 식별‧분리 기술이다.
황 교수는 “이번 연구는 기존 비접촉식 전력 사용량 모니터링 기술에서 식별하기 어려웠던 유사하거나 복잡한 패턴의 전력 부하 모니터링을 가능하게 하고, 부하 분해 정확도를 높였다”면서 “향후 전력 수요 반응 제어 및 관리 시스템 등을 위한 에너지 ICT 융합 플랫폼에 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
황의석 교수는 지스트 전기전자컴퓨터공학부 교수이자 인공지능대학원 겸무 교수를 맡고 있다. 황 교수의 지능정보시스템 연구실에서는 주로 정보시스템의 통계적 신호처리와 인공지능 응용 연구를 수행한다.
특히 에너지 빅데이터 분석과 인공지능 예측, 데이터 채널 지능 신호처리 및 보안 인증, 패턴인식 기반의 물리적 특성 분석‧분류 등 크게 세 분야의 연구가 중점적으로 이뤄지고 있다.
【미니 인터뷰】 황의석 지스트 전기전자컴퓨터공학부 교수
◆ AI 기반 비접촉식 세부 전력 사용량 모니터링 기술의 강점은.
심층신경망(DNN) 모델을 기반으로 전력 사용량의 시간-주파수 특성을 동시에 고려하기 때문에, 대상 특성을 갖는 세부 부하 신호를 효과적으로 분리해 낼 수 있다는 장점이 있다.
◆ 어떤 분야와 접목될 수 있나. 향후 기대 효과는.
스마트미터는 일반적으로 전체 전력 사용량을 측정한다. 그런데 이 기술을 사용하면 특정 세부 부하의 사용 패턴을 추가적인 센서 측정 없이 전체 부하에서 분리해 낼 수 있게 된다. 특히 공기조화시스템 등 사용에 유연성이 있는 부하 정보를 신뢰성 있게 추정함으로써 수요 반응 등 스마트 그리드 서비스에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
◆ 이번 연구 과정에서 가장 어려웠던 점은.
대상 시간-주파수 특성을 갖는 마스크 학습을 위해서는 대규모 전력 사용량 데이터의 수집과 분석이 필요했는데, 실제 수집된 데이터에는 비정상 정보 등이 포함되어 있어 심층신경망 학습에 어려움이 있었다.
◆ 향후 연구 계획은.
AI 기반 비접촉식 세부 전력 사용량 모니터링 기술과 빌딩의 다양한 운영 정보를 융합해 빌딩 전력 사용 패턴을 지능화하고 유연화함으로써 다양한 서비스를 제공할 수 있는 효율적 에너지 관리 시스템에 관한 연구를 진행하고 싶다.
AI타임스 윤영주 기자 yyj0511@aitimes.com
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