AI 추천 뉴스 한국가스공사, 현장 원격 관리·위험 미리 감지…당진 AI 플랜트가 AX 전진기지로 6대 원격기술 주요 설비에 적용 인천·평택 생산기지로 확대 추진 인천·평택 생산기지로 확대 추진 한국가스공사가 충남 당진 액화천연가스(LNG) 생산기지에 국내 가스업계 최초로 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 접목한 ‘AI 플랜트’를 구축한다. 현장 점검과 설비 운전의 상당 부분을 원격·자동화하고, AI로 이상 징후를 미리 감지하는 체계를 갖춰 생산기지 운영 방식 자체를 바꾸겠다는 구상이다. 가스공사는 이 사업에 ‘바람(BARAm·Big-data + Ai assist Remote & Auto management)’이라는 이름을 붙였다. 기존 LNG 생산기지는 근무자의 경험과 현장 점검에 크게 의존했다. 반면 당진 기지는 설비 데이터를 실시간으로 수집·분석해 위험을 사전에 감지하고, 반복 업무를 자동화하는 미래형 플랜트로 운영한다는 방침이다. 가스공사는 이를 디지털 전환을 넘어 ‘AI 전환(AX)’으로 가는 핵심 사업으로 보고 있다. 기존 LNG 생산기지에서는 근무자가 설비 이상 여부를 확인하기 위해 현장을 직접 돌며 점검하거나 별도 장비를 이용해야 했다. 넓은 생산기지를 반복적으로 순찰해야 하는 데다 고압가스 설비 주변에 직접 접근해야 해 작업 부담과 안전 위험이 작지 않았다. 반복 작업에서 발생할 수 있는 인적 오류도 생산기지 운영의 주요 위험 요인으로 꼽힌다. 당진 AI 플랜트는 이 같은 문제를 줄이기 위해 현장 전송기 원격 관리와 제어밸브 원격 진단 등 6대 원격 기술을 주요 가스설비에 적용한다. 설비 상태를 중앙에서 확인할 수 있는 원격관리 체계를 구축해 근무자가 설비 지역에 직접 들어가지 않고도 통합 AI센터에서 주요 설비의 상태를 확인할 수 있도록 했다. 위험도가 높은 현장 업무는 줄이고 설비 진단의 정확도는 높이는 방식으로 개선한다. 자동 운전 시스템도 도입한다. LNG 설비의 기동과 정지처럼 반복적으로 이뤄지는 공정을 자동화하는 것이 핵심이다. 가스공사는 자동화 시스템을 적용하면 생산설비 조작 빈도가 기존보다 약 39% 감소할 것으로 보고 있다. 운전원이 단순 조작 업무에 투입하는 시간을 줄이고, 설비 이상 대응과 공정 최적화 등 핵심 업무에 집중할 수 있게 된다는 설명이다. AI 도입 과정에서 가장 큰 과제는 보안이다. LNG 생산기지는 국가 중요 시설인 만큼 외부 네트워크와 연결되는 일반적인 AI 시스템을 그대로 적용하기 어렵다. 외부 침입이나 해킹으로 제어 시스템이 영향을 받으면 생산 차질뿐 아니라 안전 문제로 이어질 수 있기 때문이다. 가스공사는 이에 대응해 외부망과 분리된 ‘폐쇄형(On-premise) AI 아키텍처’를 적용했다. 제어망에서 AI 시스템으로 데이터가 이동하는 방향을 단방향으로 설계해 외부에서 제어망에 침입할 가능성을 차단했다. 생산설비에서 발생하는 민감한 데이터 역시 외부 클라우드가 아니라 내부 환경에서 처리하도록 했다. 가스공사는 AI 플랜트의 두뇌 역할을 하는 ‘통합 AI센터’도 지난해 12월 30일 문을 열었다. 이곳에서는 생산설비에서 발생하는 공정 데이터를 실시간으로 수집하고, AI 알고리즘을 활용해 설비의 이상 징후를 사전에 예측하게 된다. 향후 설비별 상태와 공정 데이터를 한곳에서 분석해 고장 가능성을 미리 포착하고, 정비 시점을 최적화하는 등 예지정비 기능도 강화할 계획이다. 가스공사 관계자는 “이번 성공 모델을 인천과 평택 등 기존 생산기지로 확대해 국내 에너지산업의 디지털 경쟁력을 한 단계 끌어올리겠다”고 말했다. 김익환 기자 [email protected] 가스공사는 이 사업에 ‘바람(BARAm·Big-data + Ai assist Remote & Auto management)’이라는 이름을 붙였다. 기존 LNG 생산기지는 근무자의 경험과 현장 점검에 크게 의존했다. 반면 당진 기지는 설비 데이터를 실시간으로 수집·분석해 위험을 사전에 감지하고, 반복 업무를 자동화하는 미래형 플랜트로 운영한다는 방침이다. 가스공사는 이를 디지털 전환을 넘어 ‘AI 전환(AX)’으로 가는 핵심 사업으로 보고 있다. 기존 LNG 생산기지에서는 근무자가 설비 이상 여부를 확인하기 위해 현장을 직접 돌며 점검하거나 별도 장비를 이용해야 했다. 넓은 생산기지를 반복적으로 순찰해야 하는 데다 고압가스 설비 주변에 직접 접근해야 해 작업 부담과 안전 위험이 작지 않았다. 반복 작업에서 발생할 수 있는 인적 오류도 생산기지 운영의 주요 위험 요인으로 꼽힌다. 당진 AI 플랜트는 이 같은 문제를 줄이기 위해 현장 전송기 원격 관리와 제어밸브 원격 진단 등 6대 원격 기술을 주요 가스설비에 적용한다. 설비 상태를 중앙에서 확인할 수 있는 원격관리 체계를 구축해 근무자가 설비 지역에 직접 들어가지 않고도 통합 AI센터에서 주요 설비의 상태를 확인할 수 있도록 했다. 위험도가 높은 현장 업무는 줄이고 설비 진단의 정확도는 높이는 방식으로 개선한다. 자동 운전 시스템도 도입한다. LNG 설비의 기동과 정지처럼 반복적으로 이뤄지는 공정을 자동화하는 것이 핵심이다. 가스공사는 자동화 시스템을 적용하면 생산설비 조작 빈도가 기존보다 약 39% 감소할 것으로 보고 있다. 운전원이 단순 조작 업무에 투입하는 시간을 줄이고, 설비 이상 대응과 공정 최적화 등 핵심 업무에 집중할 수 있게 된다는 설명이다. AI 도입 과정에서 가장 큰 과제는 보안이다. LNG 생산기지는 국가 중요 시설인 만큼 외부 네트워크와 연결되는 일반적인 AI 시스템을 그대로 적용하기 어렵다. 외부 침입이나 해킹으로 제어 시스템이 영향을 받으면 생산 차질뿐 아니라 안전 문제로 이어질 수 있기 때문이다. 가스공사는 이에 대응해 외부망과 분리된 ‘폐쇄형(On-premise) AI 아키텍처’를 적용했다. 제어망에서 AI 시스템으로 데이터가 이동하는 방향을 단방향으로 설계해 외부에서 제어망에 침입할 가능성을 차단했다. 생산설비에서 발생하는 민감한 데이터 역시 외부 클라우드가 아니라 내부 환경에서 처리하도록 했다. 가스공사는 AI 플랜트의 두뇌 역할을 하는 ‘통합 AI센터’도 지난해 12월 30일 문을 열었다. 이곳에서는 생산설비에서 발생하는 공정 데이터를 실시간으로 수집하고, AI 알고리즘을 활용해 설비의 이상 징후를 사전에 예측하게 된다. 향후 설비별 상태와 공정 데이터를 한곳에서 분석해 고장 가능성을 미리 포착하고, 정비 시점을 최적화하는 등 예지정비 기능도 강화할 계획이다. 가스공사 관계자는 “이번 성공 모델을 인천과 평택 등 기존 생산기지로 확대해 국내 에너지산업의 디지털 경쟁력을 한 단계 끌어올리겠다”고 말했다. 김익환 기자 [email protected]