“플랜트 안전과 유지보수 효율 높이는 AI 기술 개발할 것” – 이제동 / ㈜위세아이텍 부사장

플랜트산업에도 AI 바람이 불고 있다. AI, 빅데이터, 머신러닝 등 첨단 기술이 플랜트설비의 예지정비와 사고 예방을 가능하게 해 안전성과 운영 효율을 대폭 높일 수 있기 때문이다. 이러한 ‘AI 기반 가스·오일 플랜트 운영·유지관리 핵심기술 개발’ R&D 사업이 국토교통과학기술진흥원(KAIA) R&D사업본부 플랜트실 주관으로 시행되며 이 기술 개발을 맡은 업체가 AI, 빅데이터 전문기업 ㈜위세아이텍이다. 동사 이제동 부사장을 통해 어떤 기술이 개발되는지 들어봤다.<편집자주>

위세아이텍, 어떤 회사입니까.

우리 회사는 1990년 설립 후 관계형 데이터베이스, 데이터 모델링, 컨설팅 분야의 독보적인 기업으로 성장하였으며, 1998년부터 비즈니스 인텔리전스(BI) 제품을 개발하여 솔루션 벤더로 도약하였습니다.

이후 2000년 다차원분석 솔루션 ‘WiseIntelligence(구 WiseOLAP)’, 2004년 메타데이터관리 솔루션 ‘WiseMeta’, 데이터품질관리 솔루션 ‘WiseDQ’ 등 다양한 제품을 론칭하며 데이터 전문 솔루션 기업으로 자리매김하였습니다.

4차 산업혁명 시대가 도래하면서 인공지능(AI). 빅데이터, IoT와 같은 첨단 정보통신 기술들이 경제, 사회 전반에 융합되어 혁신적인 변화가 나타나기 시작했습니다. 당사는 20여년간 쌓은 데이터품질 분야의 기술과 노하우를 인공지능 분야에 접목하여 사업영역을 확대하기 시작했고, 2018년 머신러닝 자동화 도구 ‘WiseProphet’를 개발하여 공공, 제조, 금융, 서비스 등 다양한 분야에 적용함으로써 AI 전문 기업으로 성장하였습니다.

주요 제품에 대한 소개를 한다면.

AI, 빅데이터 분석, 데이터품질 이렇게 세 가지 사업 영역을 가지고 있습니다.

와이즈프로핏(WiseProphet)은 데이터만 입력하면 인공지능 기반의 예측모델을 개발할 수 있는 AutoML 플랫폼입니다. 오랜 소요 시간과 전문 인력 부족 등으로 머신러닝 도입을 결정하지 못하는 기관과 기업의 고민 해결을 위해 개발된 제품입니다. 머신러닝 프로젝트 과정을 피처엔지니어링 기반으로 자동화해 소요 시간을 대폭 단축했고, 예측정비, 이상거래 탐지, 콘텐츠 추천 등 검증된 레퍼런스 모델을 제공하여 쉽게 모델을 개발할 수 있습니다.

와이즈인텔리전스(WiseIntelligence)는 데이터를 다양한 관점으로 분석하고 알기 쉽게 시각화하여 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 돕는 빅데이터 다차원 시각화 솔루션입니다. 분석 결과를 엑셀, 워드, 텍스트, HTML, CSV 등 기존에 사용하던 문서 형태로 리포팅할 수 있으며, 드래그 앤드 드롭(Drag & Drop) 기반의 사용자 인터페이스와 데이터 현황과 통계 정보 등을 대시보드로 제공하여 사용자 편의성을 더한 것이 특징입니다.

와이즈디큐(WiseDQ)는 국내 최초 데이터품질 솔루션 분야 GS인증 1등급을 획득한 제품으로 머신러닝 기반의 오류탐지로 데이터품질을 효율적으로 관리하는 데이터품질관리 도구입니다.

최근 ‘가상화 및 AI 기술 적용을 통한 가스·오일 플랜트 운영·유지관리 고도화 핵심기술’ 개발 사업자로 선정되었는데.

국토교통과학기술진흥원(KAIA) R&D사업본부 플랜트실에서 주관하는 ‘AI 기반 가스·오일 플랜트 운영·유지관리 핵심기술 개발’ R&D 사업입니다.

이 프로젝트 중 우리 회사가 담당하고 있는 기술 파트는 ‘AI 기반 데이터 분석 예측모델 개발 및 가상화 플랫폼 기술 개발’ 기술로서 AI 기반 실시간 빅데이터 분석과 예측 기반 의사결정 모듈 개발을 하는 것입니다.

구체적으로는 플랜트 설비로부터 수집되는 각종 센서 데이터를 실시간 수집하고 처리하여 AI나 기타 활용 서비스에 데이터를 제공하고 AuotML을 활용하여 예측 모델을 실행할 수 있도록 하는 것입니다.

현재 기술 수준은 실험단계(TRL4)이나 최종적으로는 실용화 단계(TRL7)까지를 개발 목표로 하고 있습니다. 실시간 데이터 처리를 위한 Streaming 기술과 AutoML에 사용자 전처리 및 AI 모델 적용 모듈을 개발하고 AI 기반 데이터 분석·예측모델 개발, 그리고 가상화 플랫폼의 통합데이터 수집 속도를 100,000 TPS 수준으로 개발하는 것이 목표입니다.

최종적으로 테스트베드는 현대오일뱅크와 한국가스공사의 플랜트설비를 사용하여 개발된 기술을 테스트할 계획입니다.

이 기술이 상용화되어 플랜트산업에 적용한다면, 기대할 수 있는 효과는.

플랜트의 개별 센서-데이터 센터-플랜트 관리로 이어지는 체계를 확립하여 실시간 관제 모니터링과 정보공유, AI 도입을 통해 효율적인 플랜트 운영 지원을 하게 되어 운영자의 신속한 의사결정을 지원하게 될 것입니다.

이는 오일 가스 생산량 증대 및 품질 표준 편차 감소에 기여하여 기존 설치 플랜트 활용성을 극대화할 것입니다.

최근 AI, 머신러닝, 빅데이터 기술의 중요성이 높아지고 있으나, 플랜트산업에서는 아직 생소한 면이 있습니다. 플랜트산업에서 AI 기술 도입이 필요한 이유는 무엇입니까.

IoT·빅데이터·AI 등 4차 산업혁명 지능정보 기술에 기반한 스마트 플랜트 운영 기술 개발 경쟁이 가속화되고 있습니다.

특히 숙련된 기존 엔지니어의 은퇴로 인한 인력감소로 설비·부품의 장애 및 안전사고로부터 선제적, 예방적 안전관리 대응체계 마련이 필수적 상황입니다. AI는 숙련된 엔지니어들의 노하우와 결합되어 플랜트 안전성에 대한 신뢰도 상승과 함께 효율적이면서도 안전한 플랜트 운영이 가능하게 할 것입니다.

위세아이텍이 오일&가스, 석유화학, 발전, 조선 등 플랜트산업 분야에 AI 기반의 솔루션이나 기술 구축 사례가 있다면.

현재 국토교통과학기술진흥원(KAIA) R&D사업본부 플랜트실 과제를 수행 중에 있습니다. 과제명은 ‘AI기반 엔지니어링 빅데이터 통합 분석 지원 시스템’으로 총 수행 기간은 18년 9월 1일부터 21년 7월 31일까지입니다. 현재는 4차년도로 올 7월 31일 과제가 완료될 예정입니다.

과제 목적은 플랜트 설계, 시공, 운영 유지보수의 전주기 과정에서 데이터 기반의 최적 의사결정을 가능하게 하는 AI 기반의 엔지니어링 빅데이터 통합분석지원 시스템 개발에 있습니다.

모듈은 총 3가지로 ITB, 설계, 예측정비 모듈로 이루어져 있습니다.

ITB 모듈의 경우 건설에서의 ITB 문서를 분석하며 자연어처리 기법과 딥러닝을 이용하여 계약서의 리스크를 탐지하거나, 위험 정도 등을 예측합니다.

설계 모듈은 설계의 원가(금액/시수) 등을 예측하거나 설계가 변경되었을 때 머신러닝으로 위험도를 예측하고, 예측정비 모듈의 경우 센서 데이터, 진동 데이터 등을 LSTM과 같은 딥러닝 기법을 이용하여, 정비수요와 정비 시 필요 부품의 수요를 예측합니다.

기대효과는 점점 데이터가 축적되어 Bidding 단계의 ITB 분석부터 O&M의 플랜트 설비 예측정비에 이르기까지 지식베이스로부터 특질을 선정하고 머신러닝 플랫폼의 알고리즘을 결합하여 리스크와 비용을 감소 시켜 효율적인 의사결정을 도모할 수 있는 데 있습니다.

회사 창립 30년이 넘었다고 들었습니다. 국내에 AI, 빅데이터 개념조차 희박할 때부터 지금까지 성장해올 수 있었던 비결은.

작년에는 정부의 AI 국가전략, 디지털 뉴딜 정책 등에 힘입어 AI와 빅데이터 분석 분야에서 높은 성장을 보였습니다.

특히 AI와 빅데이터, 데이터 품질은 서로 연관성이 깊어 두세 분야가 융합되어 사업이 발주되는 경우도 많습니다. 데이터 양이 빠른 속도로 증가하고, 공개되는 데이터의 숫자도 많아지는 만큼, 활용가치가 높은 데이터를 창출하기 위한 데이터 품질 관련 사업이 증가했고, 유의미한 데이터를 분석해 가치를 창출하기 위한 빅데이터 분석 시장과, 예측을 위한 인공지능 산업이 동시에 빠른 속도로 성장하면서 좋은 실적을 낼 수 있었습니다.

앞으로의 사업 계획이나 플랜트 업계에 하고 싶은 말이 있다면.

올해는 머신러닝 자동화 플랫폼 고도화, 예측정비, 개인화 학습 그리고 빅데이터 분석에 집중할 예정입니다.

와이즈프로핏을 고도화하여 참조가능한 머신러닝 사전정의모델을 산업별, 업무별로 많이 제작하고 플랫폼에 장착하여 사용자들이 AI 모델을 더욱 쉽게 제작할 수 있도록 할 예정입니다. 특히 제조, 에너지, 국방 산업 등에서 사용할 수 있는 부품과 정비 수요 예측을 위한 예측정비 사업을 중점적으로 진행할 계획입니다.

그동안 공공 분야에 집중했다면 앞으로는 점차 국내 주력 제조업의 예지정비로 시장을 확대해나갈 계획입니다. 무엇보다 플랜트 기자재와 같은 제조업 분야는 대다수가 중견, 중소기업으로 자체적으로 이러한 플랫폼을 구축하기가 어렵습니다. 정부의 지원과 함께 중소기업 단체나 협회 등을 통한 공동 구축으로 보다 용이하게 스마트 팩토리로 전환하는 방안이 마련되어야 합니다. 여기에 우리 회사가 힘을 보태고 싶습니다.