골든플래닛, AI 기반 풍력발전기 균열 탐지 및 위험도 진단 솔루션

AI 기술로 블레이드의 결함 유형 진단과 위험도 분류 및 탐지
제주 그린 에너지산업 AI 융합 지원 결과…국내 경쟁력 확보 전기

< 골든플래닛의 풍력발전기 블레이드 모니터링 시스템 대시보드 화면 / 제공 : 골든플래닛 >

인공지능(AI)을 활용해 풍력발전기 블레이드의 균열을 탐지한 후 위험도를 진단하고 모니터링 해주는 솔루션이 출시돼 풍력발전기 유지·보수 작업 효율 극대화에 대한 업계 관계자들의 기대감이 높아지고 있다.

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 제주지역 ‘AI 융합 지역특화산업 지원사업’에서 제주테크노파크가 주관하는 그린 에너지산업 부문 공급기업으로 참여하고 있는 골든플래닛(대표 김동성)은 풍력발전기 블레이드의 결함을 사전에 탐지하는 ‘인공지능(AI) 기반 풍력발전기 균열 탐지 및 위험도 진단 솔루션’ 개발 과제를 끝마쳤다고 밝혔다.

골든플래닛은 특히 이번 과제가 자체 비전(Vision) AI 기술로 이뤄졌다는 점에서 해외 의존 탈피와 아울러 국내 경쟁력 확보의 전기가 될 것으로 기대하고 있다. 이 솔루션은 드론이 촬영한 이미지를 해외 전문기업의 작업자가 직접 살펴보고 블레이드의 균열을 찾아내는 기존 방식을 개선, AI만으로 이미지를 확인한 후 블레이드의 표면 균열 상태를 분석해 위험도를 진단해 준다.

골든플래닛은 블레이드 균열 위험도 판별을 위한 AI 모델 학습을 위해 드론으로 촬영한 7200여 장의 풍력발전기 블레이드 이미지 데이터와 5만 장에 가까운 레이블 데이터를 직접 구축해 활용했다. 이 솔루션을 도입하면 신속한 블레이드 진단과 정확한 위험 탐지가 가능해 각종 비용을 절감할 수 있다.

풍력발전기 블레이드 위험도는 전문 엔지니어가 진단할 때 이미지 1장당 평균 96초가 소요되지만, 골든플래닛의 비전 AI 기술을 적용하면 6초 안에 가능하다. 솔루션을 도입한 수요기업 윈디텍의 관계자는 평균 진단 건수가 기존의 2배 이상이며 건당 소요 비용도 20% 이상 감소했다고 설명했다. 특히 위험 탐지 정확도는 90% 이상으로 발전설비의 다운타임을 최소화해 이에 따른 생산성 향상을 5.63% 이뤘다고 덧붙였다.

김동성 골든플래닛 대표는 “풍력발전 시설 운영에 따른 안전성과 신뢰성을 높여 해외에 의존하던 블레이드 위험도 탐지 기술을 내재화하고, 제주를 비롯한 우리나라 풍력에너지 산업의 성장과 지속가능성에 기여할 것”이라면서 “제주 지역 풍력발전기 위험도 모니터링을 시작으로 전국으로 확산할 계획”이라고 말했다.

한편, 2009년 설립된 골든플래닛은 ‘데이터로 세상을 이롭게 한다’라는 모토로 클라우드 기반 소프트웨어 제공(SaaS) 머신러닝, 딥러닝 AI 분석, 빅데이터 분석 및 처리 기술 등을 활용해 기업들이 급변하는 디지털 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 지원하고 있다. 특히 국내 처음으로 빅데이터 분석부터 마케팅 실행까지 컨설팅, 교육, 데이터 분석, 소프트웨어 공급 및 인프라를 제공하고 있다. 현재는 클라우드 인프라에서 레거시 시스템, 소셜 미디어, 배포 및 트랜잭션을 포함한 회사 내의 모든 비즈니스 프로세스에서 내·외부 데이터를 수집하고 축적하는 동시에 빅데이터 분석 기술을 활용해 의미 있는 데이터 통찰력을 도출하고 비즈니스 성장을 위해 이를 재투자할 수 있도록 지원하고 있다.

[ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지]