[시평] 빅데이터 인공지능 시대의 에너지시설 설비자산관리
[시평] 빅데이터 인공지능 시대의 에너지시설 설비자산관리
  • 투데이에너지
  • 승인 2016.06.13
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▲ 김학은 한국가스기술공사 기술연구소장
[투데이에너지] 얼마 전 우리나라 아니 전세계를 떠들썩하게 했던 이세돌과 인공지능 대결이 1대4로 인공지능의 승리로 결론나면서 우리사회는 다시 한 번 데이터와 인공지능에 관심이 고조되고 있다.

이러한 관심은 정부의 인공지능에 대한 대규모 투자계획 발표 그리고 4차 산업혁명의 지능정보사회 시대를 언급하는 언론 매체에서도 알 수 있을 것이다.

인공지능 전문가들이 말하듯이 이러한 기술은 어제 오늘의 기술이 아니며 바둑게임에만 적용되는 것이 아니라 IT, 금융, 의료, 생활서비스, 설비관리 분야 등 다양한 분야에서 적용할 수 있는 기술로 개발돼 왔으며 우리가 알지 못하는 사이에 사람들의 일상생활에 적용돼 온 것이 사실이다.

그 중 대규모 공공시설 또는 설비자산투자로 사업을 영위하는 기업에 있어서 설비의 투자, 운영, 유지관리 등과 관련된 설비자산관리 활동은 기업의 지속경영 및 경쟁력 확보를 위해 그 중요성이 갈수록 높아지고 있다.

이와 맞물려 설비자산투자에 대한 효율성(Return on Asset) 측면에서 설비자산관리(Engineering Asset Management)의 중요성 인식이 확대됐고 지난 2014년 ISO 55000 시리즈가 공포되면서 기업에게 보다 체계적이고 최적화된 전략적 설비관리를 요구하고 있다.

‘설비자산관리’란 산업생산시설 및 사회기반시설을 ‘비용에 기반을 두고 최고의 투자수익율을 얻도록 자산의 취득·운전·정비 및 폐기 등의 생애주기(Life Cycle) 전과정에서 엔지니어링과 경제적 관점의 의사결정 및 경영전략을 지원하는 모든 절차’로 자산관리 최적화를 구현하는 종합적 설비자산경영활동을 말한다.

이러한 환경에서 최적화된 설비자산관리의 실현을 기술적으로 지원하기 위해서는 설비자산과 관련된 데이터의 통합 자산관리 정보시스템의 구축이 필요하다. 그리고 이러한 빅데이터를 기반으로 Data Mining, Machine Learning, Artificial Intelligence 등 Data Analytic 기술이 결합된 지능형 설비자산관리(Intelligent Asset Management) 기술은 지속적으로 개발돼 왔으며 산업 현장에서의 적용이 확대돼 오고 있다. 그 중 전략적 설비 유지보수 전략인 CBM(Condition Based Maintenance)의 실행의 주요 요소인 설비 상태감시(Condition Monitoring), 진단(Diagnostics), 수명예측(Prognostics) 기술들이 인공지능 등의 기술과 결합된 지능형 통합 진단·예측시스템(Intelligent Integrated Diagnostics and Prognostics System) 등은 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 인공지능(Artificial Intelligence) 시대에 체계적인 설비자산관리에 있어서 이제는 하나의 트렌드로 자리 잡고 있다.  

이러한 기술들은 점점 설비가 복잡해지면서 노후화된 설비가 증가하고 이와 함께 경험이 풍부한 엔지니어가 줄어드는 상황에서 기존의 현장 기술자들의 지식과 경험에 의존하던 설비유지관리 의사결정을 보다 과학적이고 시스템적인 지원을 통해 기업의 생산성 및 비용을 줄이고 설비의 안전성을 높이는데 그 역할이 증대되고 있다.

우리나라는 1987년 첫 천연가스 공급개시 이후 연 평균 13.7%의 꾸준한 LNG 수요 증가가 이뤄졌으며 지난 30년이라는 세월 동안 국내 LNG생산설비 및 공급설비는 비약적으로 증설 및 운영돼 왔다.

이로 인한 국내 천연가스 장기운영 설비의 증가 및 노후화에 대한 대책이 요구되고 있는 상황에서 설비자산의 전 생애에 걸친 체계적인 설비관리 전략과 체적의 유지관리는 국가적 공공인프라의 안전성 및 효율성 증대 그리고 사회적 책임에 있어서 중요한 화두라 할 수 있다.   

이러한 측면에서 그동안 대규모 설비자산 운영 중심의 기업에 있어서 기존의 경험, 지식 및 데이터를 기반으로 인공지능 및 빅데이터 기술 등이 접목한 지능형 설비자산관리 기술은 앞으로의 지능형 정보화 사회에서 기업의 지속가능 경영을 도모하는데 핵심적 요소로 자리 매김할 것으로 사료된다.

여러 매체를 통해 우리나라의 인공지능 기술은 선진국 대비 2.6년의 기술격차를 보이고 있다고 한다. 하지만 이것은 단지 인공지능 본연의 몇 가지 영역에 해당될 뿐, 앞으로 적용할 많은 응용분야에서 우리가 어떻게 인공지능을 학습시키고 유용한 결과를 창출하느냐는 현재의 우리 지식과 데이터를 융합한 시스템적 사고로의 전환이 관건이 될 것이다.

 


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