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여러분들은 요즘 어떻게 수업을 듣고 있나요? 코로나 19로 인해 학교에 가서, 교실 책상에 앉아 강의를 듣지 않고방 안에서 화상회의 서비스로 수업을 듣는 것이 익숙해졌습니다. 학교의 교실이 온라인 세계로 옮겨간 것인데요, 이게 바로 4차 산업혁명 시대의 생활상을 슬쩍 엿본 것이라고 볼 수 있습니다. 4차 산업혁명으로 우리는 현실의 공간, 재화, 서비스를 데이터화하여 온라인 세계에서도 누릴 수 있게 됩니다. 이러한 4차 산업혁명 시대를 맞아 D.N.A.(Data, Network, AI) 기술의 중요성이 매우 커지고 있습니다. 한국전력은 2019년부터 꾸준히 딥러닝 기술을 투자, 연구하고 있는데요, 한전의 빅데이터 분석 및 인공지능 기술을 전력 분야뿐만 아니라 여러 분야에서 적용할 수 있다고 합니다. 한국전력의 딥러닝 기술과 활용 분야를 이번 기사에서 알아볼까요?

 

 


딥러닝 기술이란?

빅데이터, 머신러닝, 딥러닝 등 4차 산업혁명을 생각하면 떠오르는 단어들입니다. 비슷비슷해 보이는 이 단어들, 어떤 차이가 있는 걸까요? 서로 포함관계에 있어서 혼동하기 쉬운데요, 아래 사진을 통해 자세히 알아볼까요?

 

ⓒ김정은 제작

 

인공지능은 가장 상위 개념으로, 컴퓨터가 인간처럼 사고, 학습, 추론할 수 있도록 프로그래밍한 기술을 말합니다. 머신러닝은 인간의 지능 중 ‘학습’ 능력에 초점을 맞춘 기술인데요, 데이터와 해답을 입력하면 이를 학습하여 결론을 예측합니다. 데이터를 입력하면 스스로 데이터 사이의 규칙을 학습하기 때문에, 시간이 지날수록 더욱 똑똑해져 간답니다. 하지만 학습하기 전에, 개발자가 데이터의 특징을 직접 지시해야 하는 단점이 있습니다. 이러한 단점을 개선한 것이 딥러닝입니다. 딥러닝은 인간의 신경망을 닮은 알고리즘을 통해, 인간의 도움 없이도 스스로 데이터의 특징을 파악, 학습하여 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다.

 

ⓒ김정은 구성, 에너지 보이 ⓒ한국전력

 

예시를 통해 머신러닝과 딥러닝의 차이를 알아볼까요? 한전의 마스코트 에너지 보이를 구별하는 인공지능을 만들고자 할 때, 머신러닝의 경우에는 다양한 모습의 에너지 보이를 컴퓨터에 입력하고, 개발자가 잎사귀 모양의 머리에 빨간 무늬가 있고, 오밀조밀한 이목구비를 가진 캐릭터가 에너지 보이이다.’라고 에너지 보이의 특징을 입력하면, 학습 후 낚시하는 에너지 보이’’ 사진을 보고도 이 캐릭터는 에너지 보이이다.’라고 인식할 수 있습니다. 하지만 딥러닝의 경우에는 다양한 모습의 에너지 보이 사진을 입력하기만 하면, 컴퓨터가 에너지 보이의 특징을 스스로 선정하고, 학습하여 낚시하는 에너지 보이사진을 보고도 이 캐릭터는 에너지 보이이다.’라고 인식할 수 있게 되는 것입니다.

 


한국전력과 딥러닝 기술

 

AI 기반 태양광 발전량 예측 기술

한국 전력은 디지털 변환 시대에 맞춰 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술에 지속해서 투자하고 있습니다. 특히 2019년 설립된 데이터사이언스연구소는 전력, 에너지 분야에 특화된 인공지능 연구를 지속하고 있습니다. 데이터사이언스연구소의 딥러닝 연구를 한번 확인해 볼까요?

20218, 한국전력은 데이터사이언스연구소에서 자체 개발한 ‘AI 기반 태양광 발전량 예측 기술을 본격적으로 활용한다고 밝혔습니다.

 

ⓒ한국전력

 

태양광 발전량을 예측한다는 건 전력 계통에서 큰 의미가 있는데요, 태양광 발전은 친환경적이라는 장점이 있지만, 기후 환경에 따라 발전량의 변동이 크다는 단점이 있습니다. 이 변동성을 예측, 보완하는 능력이 태양광 발전을 비롯한 재생에너지 확대를 위해 필수적이죠. ‘AI 기반 태양광 발전량 예측 기술’은 태양광 발전소의 발전 실적과 기상 관측 데이터를 딥러닝 기법으로 분석하여 기상정보 데이터에 따라 발전량을 예측할 수 있습니다. 발전량 예측을 통해 발전기의 추가적인 운용 비용을 절감하여 효율적으로 전력계통을 운영할 수 있게 된답니다! 7개월간 95% 이상의 예측 정확도를 달성했다고 하는데요, 정말 대단하죠?

 

AI를 이용한 전력 피크 구간 예측 기술

추운 겨울날 전기 난방 기구를 어느 시간대에 가장 많이 사용하는지 생각해볼까요? 보통, 해가 지는 오후 5시부터 난방 기구를 사용하실 텐데요, 만약 5시부터 전국적으로 전기 난방 기구가 사용된다면, 그만큼 전력 수요도 집중됩니다. 이때의 최대 전력 수요를 전력 피크라고 합니다. 2020년 한전KDN에서 딥러닝 하이브리드 모델을 통해 이를 예측하는 기술을 개발했는데요, 예측한 전력 피크 구간을 ESS 운영 알고리즘에 적용하여 효과적으로 에너지 수요를 관리할 수 있게 된다고 합니다.

 

다양한 분야에 적용되는 한전의 딥러닝 기술

 

ⓒ한국전력

 

한전의 딥러닝 기술이 전력, 에너지 분야에만 쓰이는 것은 아닙니다! 20219, 한전은 딥러닝 기술 기반 한약재 감별 알고리즘개발을 위해 대학교에 빅데이터 분석 및 인공지능 알고리즘 개발 기술 지원을 시행할 예정이라고 밝혔습니다. 한약재의 절편은 종류에 따른 외형의 차이가 크게 없기 때문에 일반인들이 혼동하기 쉬워, 한약재 오용에 따른 중독사고의 위험이 존재합니다. 이 한약재 구별 알고리즘을 이용하면 누구나 스마트폰을 통해 한약재 원산지와 독성 식물을 구분할 수 있게 된다고 합니다. 한전의 인공지능 기술로 우리 사회가 더욱 안전하고, 간편하게 변화하는 것을 확인할 수 있겠죠?

 


 

지금까지 한국전력의 딥러닝 기술에 대해 알아보았습니다. 빅데이터와 인공지능 기술을 활용하는 한국전력의 모습! 어떠신가요? 저는 디지털 변환에 따라 다양한 분야와 융합하는 한전의 새로운 모습을 확인할 수 있어 굉장히 인상 깊었습니다. 다양한 분야와 융합하는 것을 두려워하지 않는 것이야말로, 4차 산업혁명 시대를 맞이하는 태도라고 볼 수 있겠죠? 앞으로의 한전의 모습을 기대해보아요!

 

 

 


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