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기획특집 디지털 발전소 운영의 미래 : Hexagon 디지털 트윈, 자율화 및 사이버 보안

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작성자 최고관리자 댓글 0건 조회 647회 작성일 22-05-13 16:08

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산업 전반에 디지털 트랜스포메이션이 활발하게 일어나고 있다. 디지털 트랜스포메이션은 더 이상 생소한 개념이 아니다. 3레벨의 자율주행 기능을 가진 자동차가 시판되고 있으며, 자동화 로봇이 생산 현장에 널리 활용되고 있다. 사람들은 플랫폼 기업이 제공하는 서비스를 이용하며, 공유경제를 통해 차량이나 전동 킥보드, 자전거 등을 구매하지 않고도 필요할 때에만 이용할 수 있는 세상이 되었다. 이 모든 활동을 거쳐 대량의 데이터가 발생하고 축적되고 있다.

수십 년 전부터 디지털화를 통한 업무의 전산화가 이루어졌다. 이 과정에서 데이터는 발생되고, 활용에 한계가 있었다. 개별적으로 구축, 관리되는 여러 가지 업무용 시스템들, 발생하는 데이터를 단순히 저장 후 검색의 용도로만 활용되던 수준에서 한 단계 더 나아가 Transform이 되어 전통적인 운영 방식을 혁신하기 위해서는 데이터를 복합적으로 활용해서 변화를 추구해야 한다.
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데이터는 21세기의 원유라고 불릴 정도로 활용 가치가 무궁무진하다. 오래전에 발견한 불타는 검은 물 ‘석유’가 우리 생활에 없어서는 안 될 물질이 될 줄 누가 알았겠는가? 정제 기술을 통해 발견되는 데이터의 가치는 시간이 지날수록 높아지고 있으며, 인공지능이 결합되면 그야말로 한계를 가늠할 수 없다. 이미 구글, 페이스북, 우버, 아마존, 넷플릭스 등 데이터의 가치를 알아본 기업들이 승승장구하고 있다. 플랫폼을 통한 데이터의 수집 그리고 활용으로 막대한 가치를 창출해 내고 있다.

아마존은 “세상의 모든 것을 판매한다. The Everything Store”라는 모토를 가지고 오랜 시간 축적해온 고객 데이터를 활용해 수익을 추구한다. 구매 내역 분석과 설문조사, 검색 기록, 위시리스트, 어떤 페이지에서 오래 머물렀는지 등을 복합적으로 수집, 분석하여 예측배송시스템을 구축했다. 미국처럼 넓은 지역에서 이러한 예측을 통해 구매 전 구매자의 지역으로 물건을 미리 배송함으로써 배송 기간을 단축시키고, 아마존의 충성 고객들을 더 늘려가고 있다.

구글의 경우 미국 질병통제예방센터보다 더 빠르게 독감을 예측하는 서비스를 2009년부터 개시한 바 있으며, 그 외에도 많은 데이터 활용 서비스를 제공한다. 필자를 포함하여 이 글을 읽는 분들 중에서 구글의 서비스를 한 번도 사용해보지 않은 분은 없으리라 생각한다.
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중국의 모 기업에서도 빅데이터를 활용하여 미아를 찾아주는 QQ ALERT라는 서비스를 개발했다. 어린이 실종 사건이 매일같이 발생하는 중국에서 안타깝게도 단기간에 가족의 품으로 돌아오는 아이는 매우 드물다. 시간이 지날수록 아이는 성장하고, 얼굴이 변하게 되므로 시간이 지날수록 돌아올 확률이 낮아진다. 기업에서는 본인들이 보유한 천만 명의 얼굴 사진을 분석하여 아이의 어릴 적 사진을 바탕으로 5년 뒤, 10년 뒤의 모습을 추적할 수 있게 도와준다.

생성되는 데이터 양에 비해 그 활용도가 매우 낮은 것이 우리 업계의 현실이다. 현장의 계기들은 초 단위로 운전 데이터를 쏟아내고 있으며, 각종 도면이나 데이터시트, 매뉴얼, 고장 및 정비 이력, 현장 교대 근무 기록 등의 데이터가 계속해서 발생하고 있지만, 가치를 창출한 사례는 아직 드물다. 즉, 엄청난 가치를 내재하고 있는 소중한 데이터 소스들이 그냥 버려지고 있다.
격차를 줄여주는 것이 디지털 기술이다. 가까운 미래에는 운영 효율화, 정비 효율화, 안전관리, 에너지 효율관리에 데이터를 활용하는 지속 가능한 발전소 운영이 가능하게 될 것이다. 중요 설비가 고장을 일으키기 전에 인공지능이 사전에 경고해 주고, 부족한 부품의 재고를 파악해 미리 발주를 넣어준다든지.
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가스 누출, 고위험 작업의 현황을 실시간으로 모니터링하여 현장 작업자에게 알려주고, 사고 발생 시 문제 해결을 위한 최적의 방안을 안내하며, 자율주행 로봇이 24시간 가동하여 인간이 접근하기 어렵거나, 위험한 곳에서 작업을 대신해 준다면 인간은 보다 안전하게 창의적인 업무를 수행할 수 있다.

이러한 일들이 현실화되기 위해서는 어떠한 기술들이 필요할까? 자율주행 자동차가 주행하기 위해 하는 일은 지형지물의 파악이다. 센싱 기술을 통해 차선과 주행 중인 다른 차들을 인식한다. 여기에 도로 정보와 현재의 위치를 융합하여 조향이나 가속/감속을 한다. 자율보행 로봇의 경우도 마찬가지 기술이 사용되지만, 발전소의 디지털 트윈, 즉 물리적인 형상을 그대로 구현한 3D 모델이 구축되어 있어야 한다.
  Hexagon은 50년의 역사를 가진 3D 기술을 가지고 있다. 하지만 현재의 발전소는 3D 설계 없이 완성되어 있는 경우가 대부분이고, 오랜 기간의 운영 동안 현장 작업이 도면에 제대로 반영되지 않아 도면만으로는 3D 모델을 획득하기 어려운 실정이다.
 여기서 레이저 스캐닝 기술이 사용된다. 레이저를 사용해 지형지물의 모습을 스캔하고, 작은 점들의 집합으로 구현한다. 이는 현실의 모습을 디지털 형상으로 빠르게 가져올 수 있을 뿐 아니라 실제와 동일한 물리적 성질, 길이 넓이 각도 형상, 위치 등을 확인할 수 있어 이후 단계의 기본 자료로 활용된다. 이렇게 구축된 3D 모델 위에 현재 발생하고 있는 상황이 결합되어 디지털 트윈이 완성된다.
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고도화된 센서 기술을 사용하여 고정된 설비, 움직이는 작업자와 중장비들, 임시 가설물을 빠르게 구별하여 데이터화하고, 이 정보를 시각화하여 제공한다. 여기에 다른 센서들(가스, 화재경보, 진동센서, CCTV 등)의 정보가 결합되면 완전한 현장의 현황을 디지털 세계로 가져올 수 있다.

디지털 트윈 정보와 현재 위치를 파악하는 포지셔닝 기술이 적용되면 자율주행 드론이나 로봇이 제 역할을 수행할 수 있다. 더 나아가 인공지능을 활용하여 고장을 예측하여 비계획 가동정지를 예방하고, 설비 신뢰도를 향상시키기 위한 데이터 활용도 가능하다.
 Hexagon의 AI 기술을 사용한 머신러닝 기반의 예지정비 사례이다. 고가의 특수 차량에 설치된 센서 값을 분석하여 데이터화하고, 고장의 주기를 예측한다.
 실제 값과 예측값이 거의 일치하는 것을 볼 수 있으며, 데이터에 따라 다음 정비 시점을 파악할 수 있다. 물론 여기에는 기존의 고장 이력이나 정비 이력, 운전 정보 등 복합적인 데이터의 대량 축적이 필요하기 때문에 일정 기간의 데이터 수집 작업이 필요하다.

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기술의 발전은 편리함과 가치를 제공함과 동시에 새로운 위협에 직면하게 한다. 기업들의 다양한 디지털 트랜스포메이션 노력을 무너뜨리는 사이버 위협에 대한 대응도 필수적이다. 자율주행 로봇이 악의적인 세력에 의해 오히려 발전소를 공격하는데 악용될 수 있다. 최근 러시아-우크라이나 전쟁에서도 주요 기간 시설에 대한 사이버 공격이 진행되었으며, 생산망에 랜섬웨어가 감염되어 주요 설정 파일들이 손상되거나, 해커 집단에 의해 통제권을 탈취당한 사례도 존재한다.

일반적인 IT 기반의 보안 시스템은 다음과 같이 Lv2 이상의 워크스테이션이나 PC급 설비에 대한 보안을 수행하지만, 정작 치명적인 위협은 80%에 해당하는 현장 계기와 생산망 설비들이다.
 Hexagon은 Cyber Integrity 솔루션을 통해서 NIST (National Institute of Standards and Technology, 미국표준기술연구소)에서 권고하는 ICS의 취약점을 관리하고, 주요 데이터를 백업하며, 생산 설비의 인벤토리를 자동으로 식별할 수 있도록 도와준다.

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결 론

디지털 트랜스포메이션은 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제다. 소개한 Hexagon뿐 아니라 다양한 디지털 기술을 적극 도입하고, 인더스트리의 경계를 넘어 새로운 도전을 시도할 때이다. 하지만 디지털 발전소 구축의 최종 목표가 단순한 자동화가 아님은 분명하다. 데이터와 최신 기술에 대한 투자를 바탕으로 운영 효율화, 정비 효율화, 안전관리, 에너지 효율관리에 데이터를 활용하는 지속가능한 발전소 운영을 최종 목표로 어제와 다른 내일을 준비해야 할 때이다.

sehwan.kim@hexagon.com 

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