화학저널

도시바, 점검정보 관리 AI 개발 … 사진 1장으로 원격순찰 실현

AI(인공지능) 기술을 통해 화학공장 유지보수 작업이 간소화될 것으로 기대된다.
일본 도시바(Toshiba)는 세계 최초로 일반 카메라로 촬영한 사진 1장만으로 촬영 장소는 물론 균열 등 손상된 부위의 크기를 확인할 수 있는 점검정보 관리 AI를 개발했다.
과거 개발했던 위치인식 AI와 입체인식 AI를 조합한 것으로 추가 기자재 없이 이용할 수 있으며 GPS를 사용할 수 없는 실내 보수작업 효율화에 도움이 될 것으로 예상된다.
앞으로 실증을 거쳐 2022년 실용화할 계획이다.
유지보수 시장은 세계적인 인프라 정비 수요 증가를 타고 2000조원에 육박하는 수준으로 성장한 것으로 파악되고 있다.
특히, 일본은 산업 인프라 노후화가 심각한 상황이며 유지보수 시장이 50조엔에 달할 뿐만 아니라 앞으로도 가파르게 증가할 것으로 예상되고 있다.
일본은 생산설비 노후화보다 빠른 속도로 고령화가 이루어짐으로써 유지보수가 가능한 숙련공을 확보하기 어려워졌고 기술 전수도 난항을 겪고 있다.
2020년에는 코로나19(신종 코로나바이러스 감염증) 사태로 인력 확보는 물론 현장 투입이 어려워짐으로써 유지보수 작업을 원격으로 진행하자는 니즈가 확대되고 있다.
도시바가 개발한 점검정보 관리 AI는 유지보수 시장의 니즈를 충족시키기 충분한 것으로 평가되고 있다.
도시바가 기존에 개발했던 위치인식 AI는 사진 1장으로 촬영위치를 특정할 수 있는 것이 특징이다. 심층 신경망(DNN: Depp Neutral Network)으로 사람이나 로봇, 드론(무인항공기)이 촬영한 사진에서 특징을 도출하고 위치 데이터베이스에 속해 있는 사진과 대조해 촬영위치를 규명하는 것으로 알려졌다.
입체인식 AI는 촬영된 사진에서 거리나 위치에 따라 흐려진 정도가 다른 특성을 DNN으로 학습하고 흐림 정보를 해석함으로써 크기, 깊이 등을 인식하고 있다.
다만, 기존 AI 기술 2개는 GPS가 닿지 않는 실내에서 사용하기 위해서는 무선기지국이나 마커 등을 설치할 필요가 있었고 크기를 인식하기 위해 레이저 스캐너 혹은 뎁스센서 등 전용기기를 사용해야 했다.
하지만, 새로 개발한 점검정보 관리 AI는 별도의 기기 없이도 기존 기술과 동등한 수준으로 인식이 가능한 것이 강점이다.
인프라 순찰 및 점검 작업은 작업자가 현장과 설비 상태를 촬영한 다음 손상 부위와 정도를 기록하고 이후 기록 내용을 정리해 점검조서를 작성하는 것이 일반적이며 사진과 정보 정리에 많은 시간이 걸리는 과제가 제기돼왔다.
그러나 점검정보 관리 AI는 정리작업을 지원할 수 있으며 정리된 데이터를 사용해 점검조서를 간편히 작성하도록 도울 수 있다.
설비 내부에 새로운 기기를 설치할 때도 기존에는 설치할 장소를 계측하거나 주변에 장애물이 있는지 미리 확인해야 했으나, 점검정보 관리 AI를 사용하면 현장에 가지 않고도 원격으로 점검하고 촬영한 사진만으로 계측은 물론 주변 확인까지 가능한 것으로 파악되고 있다.
도시바는 우선 Toshiba Energy Systems의 에너지 시스템용 IoT(사물인터넷) 플랫폼에 점검정보 관리 AI를 조합하고 수요기업과 PoC(개념실증) 등을 거쳐 완성도를 높일 방침이다.
발전소 이외의 플랜트, 터널, 교각 하부 등에 적용이 가능할 것으로 기대하고 있다.
중장기적으로는 균열과 녹을 감지하는 AI를 추가하거나 각종 정보를 바탕으로 시간에 따른 변화를 추측하는 AI까지 개발하는 것을 목표로 하고 있다. (강윤화 선임기자)