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[가스신문(2024.06.05)] [가스기술사 제언-6월] AI 기술로 진화하는 도시가스산업 트렌드

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작성자 한국가스기술사회 작성일24-06-05 08:26 조회44회 댓글0건

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대성에너지(주) 장해룡 에너지솔루션팀 부팀장(가스기술사)

알파고가 이세돌 9단을 이길 때만 해도 언젠가 AI 시대가 다가올 것으로 생각했지만, 이렇게 우리 삶에 직접적으로 영향을 미치게 될지는 몰랐다. 게다가 AI 기술은 실생활과는 다소 동떨어진 특수한 분야에만 사용될 것으로 생각했었다. 하지만 최근 ChatGPT가 세상에 공개되면서 AI가 사회를 급격하게 변화시키고 있음을 실감하고 있다. 이제는 필자 역시 AI가 우리 생활에 매우 밀접하고 바로 사용할 수 있는 기술이라는 생각이 든다.

ChatGPT가 세상에 알려진 지 이제 1년이 채 안 됐지만 이미 30만 개의 대규모 언어모델이 출시되었고, 지금도 하루에 10개의 모델이 출시되고 있는 등 하루가 다르게 성장 중이다. ChatGPT에 이어 최근 출시된 Sora는 단순한 텍스트 입출력을 넘어 생생한 영상들을 만들어내 사람들을 놀라게 했다. 또한 생성형 AI 보이스엔진은 불과 15초 만에 사람 목소리를 복제하는 등 AI 기술 수준도 지속 높아지고 있다.

사실 필자가 AI에 관심을 가지게 된 것은 4년 전의 일이다. 매년 작성하는 도시가스 판매량 사업계획과 관련, 어떻게 하면 판매량을 좀 더 정확하게 예측할 수 있을까 생각하다가 AI 기술을 처음 적용해 보았다. 결과적으로 과거 계획과 실제 판매량 간의 평균오차가 약 5%였던 것이 AI로 추정하면서 약 2.5%로 줄어드는 것을 확인할 수 있었고, 판매량과 영향인자 간 상관관계 역시 좀 더 효과적으로 분석할 수 있었다.

과거 ’22. 8월 ~ ’23. 4월의 도시가스 가격은 LNG 시장의 비정상적인 가격 상승으로 급격한 변동을 보인 바 있다. 당시 수요처에서는 볼멘소리와 함께 향후 도시가스 가격 전망에 대한 자료를 지속 요청해 왔다. 사실 가스공사에서는 상세 가격자료 공개 시 LNG 선물가격을 더 악화시킬 수 있기에 자료를 공개하기 어려운 상황이었다. 이에 필자는 기존의 유가, 환율 변수 외에 아시아 LNG 선물가격, 전쟁 등의 변수를 AI 모델에 적용해 가격 추이를 예측했고, 더욱 정확한 예측치를 수요처에 제공할 수 있었다. 이를 통해 회사가 제공하는 데이터의 신뢰도가 높아졌고, 궁극적으로 타 연료로의 이탈을 효과적으로 방지하면서도 수요처와의 유대를 강화하는 계기가 되었다.

도시가스 관련 AI 기술은 앞서 설명한 판매량, 가격 예측뿐만 아니라 다양한 업무에도 적용 가능하다. 서울대 조성준 교수가 AI Tech Summit 2023에서 ‘모든 부서가 AI를 적용할 수 있다’라고 주장한 것처럼, 최근 도시가스 산업에도 AI 적용 사례가 많이 있다.

첫 번째로 ㈜해양에너지에서 개발한 AI 기반 전기방식 관제시스템이다. 이 시스템은 지하매설 가스배관의 상태를 AI로 모니터링하고 잠재적인 결함 부위를 예측한다. 과거에는 이를 위해 주기적인 테스트 박스 검사가 필요했지만, 이제는 AI와 통신센서를 결합하여 보다 정확하고 효율적인 모니터링이 가능해진 것이다. 결과적으로 작업 효율과 작업자 안전도를 높여 사고 예방에 기여할 것으로 예상 중이다.

두 번째로 JB㈜가 개발한 지자체 CCTV 시스템과 AI 기술을 결합한 도시가스 안전관리 솔루션이다. 이 솔루션은 불법 무단굴착과 같은 위험 요소를 실시간으로 탐지하여 광범위한 지역을 안전하게 관리할 수 있다. 과거의 순회점검과 CCTV 모니터링보다 좀 더 넓은 지역을 효과적으로 감시할 수 있어 관리인력 부족 문제도 해결할 수 있을 것으로 예상된다.

세 번째로 SK㈜ C&C가 개발한 드론 기반 AI 굴착 감지 서비스이다. 이 서비스는 드론으로 지하 가스배관에 대한 무단 굴착 작업을 감지해 가스배관 파손을 예방한다. 드론으로 넓은 지역을 신속히 순찰하고 차량 접근이 어려운 지역도 효과적으로 모니터링하여 사고 예방에 중요한 역할을 할 것으로 기대 중이다.

네 번째로 씨엔씨티에너지㈜가 개발한 AI 기반 가스엔진 운전 시스템이다. 이 시스템은 기상 상태, 휴일 유무, 세대수 등 다양한 데이터를 결합해 열 공급량을 예측한다. 이를 통해 열과 전기의 최적 생산비율을 시뮬레이션하고, 이에 맞는 운전 조건을 추천해준다. 과거에 담당자들이 많은 노력과 시간을 들여 힘들게 분석했던 것을 자동화한 것인데, 발전소 운영의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 것으로 예상된다.

앞서 살펴본 바와 같이, 도시가스 산업에서의 AI 기술은 안전성, 효율성 향상을 넘어 새로운 운전 방식을 제시하는 등 다양한 잠재력을 가지고 있다. 앞으로도 AI 기술은 더욱 고도화되면서 여러 산업의 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 예상된다. 따라서 정체 국면에 있는 도시가스 산업 역시 에너지 전환 시대에 대응하고 혁신을 이루기 위하여 AI 기술을 적극 도입할 필요가 있다. 물론 처음에는 어색하고 어렵겠지만 시간이 지남에 따라 익숙해질 것으로 생각한다. 적극적인 AI 기술 도입을 통해 도시가스 산업이 향후에도 국가 에너지 기반으로서 지속 발전하길 기원하며 이만 글을 마친다.

출처 : 가스신문(http://www.gasnews.com)

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