포스코 포항제철소가 설비 이상을 사전에 막는 예지정비 성과 확산에 나섰다. 포항제철소는 6일 포항시 남구 지곡동 체인지업그라운드에서 설비 예지정비 시스템 관련 성과를 공유하는‘PIMS(핌스) Tech Day’를 개최했다고 밝혔다. 지난 1년간 포항제철소에서 추진해 온 예지정비 활동의 성과와 우수사례를 공유하고, 현장 중심의 예지정비 문화를 확산하기 위해 마련됐다. 핌스는‘POSCO Intelligent Maintenance System’의 약자로, 포스코의 지능형 설비관리 시스템을 뜻한다. 행사에서는 핌스를 활용한 기술 발표와 함께 스마트 기술 시연 부스도 운영됐다. 또한 포스코DX 심민석 사장의 기조 강연을 시작으로 해외 경쟁사들의 스마트 자동화 현황과 포스코 정비 현장의 데이터 활용 사례 공유, 데이터 기반 업무 현장 사례 소개 등이 이어졌다. 핌스 우수사례로는 ▲후판 공정 연계 미세 Oil Leak 구동계 이상 감시 ▲4연주 Slab 모델파트 이상 감시 ▲후판계장 유량제어 지능형 임계 감시 등 10건이 선정됐다. 포항제철소에서는 현재까지 직원들이 직접 참여해 총 1만 1551건의 핌스 설계 구조를 개발하고, 586건의 예지정비 성과를 거뒀다. 스마트 정비 기술의 활용 범위를 확대하고, 설비 안정성과 정비 경쟁력을 높여 나갈 계획이다. 지태호 포항제철소 EIC기술부 리더는“현장 직원들이 직접 필요한 예지정비 기술을 개발하면서 핌스 활용 사례가 크게 늘었다”며 “앞으로도 현장의 우수 기술을 공유해 예방 중심의 정비문화를 확산하겠다”고 말했다.

포스코 포항제철소가 설비 안전성을 높이기 위해 ‘예지정비 고도화 One-Team(원팀)’ 활동을 본격화한다고 2일 밝혔다. 포스코는 자사의 스마트 설비관리 시스템인 PIMS(POSCO Intelligent Maintenance System)를 활용해 제철소 공정의 주요 설비 데이터를 분석하여 설비 이상을 예측하는 예지정비 기술을 도입한 바 있다. 실제로 PIMS를 활용한 설비 장애 예방 효과가 축적되고 있는 가운데, 지난 8월 기준 설비 장애에 따른 긴급 정비 건수가 전년 동기 대비 50%가량 줄어든 것으로 나타났다. 원팀은 직원들의 예지정비 역량을 한층 강화하고 지속 가능한 안정 조업을 이어가기 위해 꾸려졌다. 우선 기존 PIMS의 활용도를 높이기 위해 매월 소식지를 발행하고, PIMS 운용에 따른 설비 장애 예방 실적과 우수 개선 사례를 공유하는 등 동료 직원들에게 관련 노하우가 전수될 수 있도록 유도한다. 또한 예지정비 역량이 전사 차원으로 확산할 수 있도록 우수 제안 등록 가이드라인도 수립했다. 해당 가이드라인은 직원들이 PIMS를 활용해 설비 장애를 예방한 사례를 사내망에 등록하도록 하고, 이를 전 직원들이 손쉽게 조회할 수 있도록 한다. 예지정비 우수 사례 발표대회와 보상체계를 도입해 직원들이 더 적극적으로 PIMS를 활용토록 하는 유인책도 마련했다. PIMS 기술의 고도화를 위해 인공지능(AI)의 적극적인 활용도 병행한다. AI 기반 설비 이상 사전 예측 시스템을 개발해 원인 진단에서 수리 조치, 수명 예측까지 정비 업무 전 단계에 걸쳐 자동화하는 기술을 개발할 계획이다. 지태호 포항제철소 EIC기술부 리더는 “원팀 활동은 제철소 자체적인 노력을 넘어 포스코 전 부서가 함께 협업해 설비 강건화를 실현하는 계기”라며 “직원들의 설비 진단 및 정비 역량의 근본적인 향상으로 이어지길 기대한다”고 전했다.

해상풍력 산업 국가 거점 단지로신항에 2031년까지 2097억 투자축구장 33개 면적 배후단지 조성조선해양산업 메카로 떠올라남항 미래 선박 혁신밸리로 육성친환경 선박 실증사업·연구개발AI융합 미래산업도시로 도약해상풍력·선박 운영 데이터 분석 정비·자율 제조 ‘AI 플랫폼’ 구축 한때 대한민국 서남권 해상 물류와 경제의 중심지였던 전남 목포가 새로운 전환점에 섰다. 관광과 소비 중심 도시라는 기존 이미지를 넘어 해상풍력과 차세대 조선, 인공지능(AI)을 중심으로 한 미래산업도시로의 대전환에 나선 것이다. 26일 목포시에 따르면 최근 ‘미래산업도시 전환 태스크포스(TF) 운영결과 보고회’에서 미래 전략산업 육성 방향과 핵심 추진과제가 공개됐다. 이번 TF는 ‘목포 큰그림 프로젝트’의 핵심 사업으로 지난 2월 출범 이후 약 3개월 동안 운영됐다. 시는 이번 프로젝트를 통해 ‘성장구조 혁신을 통한 글로벌 미래산업도시 목포 실현’을 비전으로 제시했다. 기존 산업 구조의 한계를 넘어 지속가능한 성장 기반을 만들겠다는 구상이다. 목포가 미래산업도시 전환을 선언한 배경에는 지역이 처한 현실이 자리하고 있다. 인구 감소와 청년층 유출, 정체된 산업구조, 낮은 재정자립도는 오랫동안 지역의 과제로 지적돼 왔다. 대규모 산업단지 조성에 한계가 있는 상황에서 새로운 성장동력 확보는 더 이상 미룰 수 없는 과제가 됐다. 국내 유일의 해상풍력 지원부두를 보유한 목포신항, 친환경 선박 연구 인프라가 집적된 남항, 스마트시티 기반 조성 등은 다른 지역과 차별화되는 경쟁력으로 평가받고 있다. 특히 정부의 재생에너지 확대 정책과 AI 산업 육성 기조, 전남 서남권 해상풍력 사업 확대는 목포에 새로운 기회가 되고 있다. 시는 해상풍력 산업 국가거점 구축, 미래 조선해양산업 메카 조성, AI 융합 미래산업도시 도약 등 3대 전략을 중심으로 도시 경쟁력 강화에 나섰다. 가장 핵심이 되는 분야는 해상풍력 산업이다. 현재 전남은 전국 해상풍력 발전 허가량의 60% 이상을 차지하고 있다. 또한 신안과 영광, 진도 등을 중심으로 대규모 해상풍력 단지 조성이 본격화되고 있다. 이 과정에서 목포신항은 기자재 운송과 조립, 유지보수를 담당하는 핵심 거점 역할을 맡고 있다. 시는 이러한 흐름에 대응하기 위해 신항 해상풍력 지원 인프라를 대폭 확대할 계획이다. 2031년까지 2097억원을 투입해 3만t급 지원부두 2선석과 23만 8000㎡ 규모(축구장 33개 면적)의 배후단지를 추가 조성한다. 시는 현재 국내 해상풍력 지원부두가 사실상 목포신항에 집중돼 있는 만큼 향후 대규모 사업이 본격화되면 부두 부족 현상이 심화될 것으로 보고 있다. 이에 따라 조기 인프라 확충을 통해 국내 해상풍력 산업의 핵심 거점 지위를 선점하겠다는 전략이다. 특히 단순한 물류 지원 기능을 넘어 유지보수(O＆M) 산업 선점에도 속도를 내고 있다. 해상풍력 산업은 발전기 설치 이후 수십 년 동안 지속적인 유지관리와 정비가 필요한 산업이다. 유지보수 시장 역시 장기간 안정적으로 형성되는 만큼 관련 기술과 전문인력 확보가 산업 경쟁력의 핵심 요소로 꼽힌다. 시는 650억원 규모의 해상풍력 O＆M 거점기지를 조성해 전문 기술 실증과 교육, 정비 기능을 수행하는 산업 생태계를 구축할 계획이다. 유지보수 전용부두와 물류 인프라, 기술혁신센터 등을 단계적으로 조성해 해상풍력 유지관리 산업의 중심 역할을 맡겠다는 구상이다. 차세대 조선산업 역시 목포시가 미래 성장축으로 삼고 있는 핵심 분야다. 최근 세계 조선업은 친환경·디지털 전환이라는 거대한 흐름 속에서 빠르게 재편되고 있다. 국제해사기구(IMO)의 탄소중립 규제 강화와 자율운항 기술 발전으로 기존 조선산업 구조도 급격하게 변화하고 있다. 시는 이러한 변화에 대응해 남항 일대를 미래형 선박 산업의 핵심 거점으로 육성할 계획이다. 대표 사업은 ‘남항 미래형 선박 글로벌 혁신밸리 조성’이다. 시는 2033년까지 1800억원을 투입해 스마트·자율운항 선박 연구개발과 실증, 기업지원 기능이 집적된 혁신 클러스터를 구축할 계획이다. 이미 목포에는 친환경 선박 분야의 연구 인프라가 상당 부분 구축돼 있다. 남항과 대양산단에서는 친환경 선박 실증사업과 연구개발 사업이 활발하게 진행되고 있다. 세계 최초 해상 실증 선박 개발과 세계 최대 규모 전기추진시스템 시험설비 구축, 암모니아 연료 실증 인프라 조성 등 굵직한 국가 연구개발사업도 추진 중이다. 특히 ‘목포-제주 무탄소 전기추진 카페리 개발 및 실증사업’은 목포의 미래 전략사업 가운데 하나로 꼽힌다. 이 사업은 목포와 제주를 연결하는 항로에 친환경 전기추진 카페리를 도입해 녹색해운항로를 구축하는 사업이다. 탄소배출 없는 연안 해운체계 구축과 친환경 선박 상용화 기반 마련이라는 점에서 의미가 크다. 이번 프로젝트에서 또 하나 주목되는 분야는 AI 기반 미래융합기술이다. AI는 이제 단순한 정보기술을 넘어 제조와 물류, 교통, 에너지 산업 전반을 변화시키는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 시는 해상풍력과 차세대 조선산업에 AI를 접목해 산업 경쟁력을 높이는 전략을 추진하고 있다. 대표 사업인 ‘목포 미래산업 AI 전환 혁신플랫폼 구축사업’은 해상풍력과 선박 운영 데이터를 수집·분석해 AI 기반 예지정비와 자율제조 시스템을 구축하는 것이 핵심이다. 또 인터넷데이터센터(IDC) 구축도 검토하고 있다. 데이터센터가 구축되면 해상풍력과 친환경 선박, 스마트시티 분야 데이터를 통합 관리하며 지역 산업의 디지털 전환을 지원할 수 있을 것으로 기대된다. 목포시는 인구 감소와 산업 침체라는 현실을 극복하기 위해 미래산업 중심의 성장 구조 전환이 반드시 필요하다고 판단하고 있다. 특히 청년층이 지역에서 일하고 정착할 수 있는 산업 기반 구축을 중요한 과제로 보고 있다. 해상풍력과 친환경 선박, AI 산업이 연결된 미래산업 생태계 구축. 목포가 그리고 있는 이 거대한 변화가 지역의 새로운 성장 동력이 될 수 있을지 관심이 모아지고 있다.

포스코 포항제철소가 설비 데이터를 기반으로 한 분석 체계를 구축해 ‘인텔리전트 팩토리 고도화’에 속도를 내고 있다. 포항제철소는 이상 징후를 사전 감지하는 예지정비 시스템 ‘핌스’(PIMS·POSCO Intelligent Maintenance System)를 구축했다고 30일 밝혔다. 핌스는 현장에서 축적된 정비 경험과 실시간 센서·영상 등 공정 설비 데이터를 통합 분석해 이상 징후를 미리 감지하는 예지정비 기반 관리 체계다. 구체적으로는 압연 공정에 코일 폭을 실시간으로 감시하는 인공지능(AI) 모델을 도입했다. 강판의 실제 소재 폭과 시스템 정보가 불일치할 경우 AI가 자동으로 판단해 운전자에게 사전 경고 알람을 제공한다. 이를 통해 품질 불량 및 생산 차질을 예방할 수 있다. 또한 영상 AI 기반 모니터링 시스템을 통해 강판의 치우침을 조기 감지하는 체계도 구축했다. 운전자 오조작과 인지 지연으로 인한 강판 이탈로 판이 끊어지는 판파단 가능성을 낮추는 것은 물론, 인적 불량 저감 효과를 보이고 있다. 포항제철소는 공정의 AI 전환(AX) 전략과 연계해 데이터 기반 설비관리 체계를 지속적으로 확대하는 등 생산 경쟁력과 안전을 동시에 강화해 나갈 계획이다. 포스코 관계자는 “핌스는 정비 예측 가능성을 높이고 생산 손실과 공정 비효율을 줄이는 효과로 이어지고 있다”며 “설비 안정이 곧 안전이자 경쟁력이라는 인식으로 현장 중심의 디지털 고도화를 지속해 나가겠다”고 말했다.

경남도가 피지컬 AI(인공지능) 기술개발과 소형모듈원자로(SMR) 제조 거점으로 도약한다. 도는 피지컬 AI 범용 파운데이션 기술개발·실증사업과 SMR 혁신제조 국산화 기술개발 사업이 지난 18일 국무회의와 22일 국가연구개발사업 평가위원회에서 예비타당성조사 면제가 확정돼 정부 사업으로 추진된다고 25일 밝혔다. 정부는 AI 3대 강국을 목표로 경남·전북·광주·대구 4개 지역을 지역 특화 AI 모델을 개발하는 혁신거점으로 정해 예타를 면제했다. 피지컬 AI는 인간형 로봇(휴머노이드), 자율주행차 등 하드웨어에 탑재돼 실제 물리 세계에서 스스로 상황을 인지하고 작업을 수행하는 차세대 인공지능이다. 예타가 면제된 이번 사업은 국내 제조 현장의 데이터를 수집·활용할 수 있는 체계 마련, 핵심기술 개발·실증, 글로벌 AI기업·대학·연구기관·제조기업이 참여하는 협력 체계 구축을 골자로 한다. 연구개발 과업에는 인공지능이 스스로 의사 결정하는 범용 모델과 함께 정밀제어, 예지정비 등 제조공정에 대한 분야별 AI솔루션 개발이 포함한다. 신성델타테크, KG모빌리티, CTR, 삼현 등 8개 도내 제조기업은 물론 경남대학교, 구글 클라우드 코리아, 서울대학교, 한국전자통신연구원, 경남테크노파크 등 25개 기관·기업이 기술개발을 돕는다. 실증 참여 기업은 생산성과 품질이 대폭 향상될 것으로 예측된다. 공정 설정에 드는 시간이 60% 단축되고 불량률은 50%, 작업자 의존도는 30% 각각 감소하는 등 효과가 있을 것으로 보인다. 소형모듈원자로는 원자로의 주요 기기를 모듈화해 공장에서 제작한 후 현장에서 조립·설치하는 300㎿ 이하 원자로다. 모듈형 제작에 따른 복잡한 형상으로 말미암아 제조 기술 혁신을 통한 경제성 확보가 사업의 핵심이다. 차세대원전 SMR 혁신제조 국산화 기술개발 사업은 초대형 일체화 성형 장비 구축, 전자빔용접, 적층 제조 기술개발이 골자다. 내년부터 2031년까지 6년간 총 2695억원(국비 1129억원, 기타 1566억원)을 투입한다. 이 사업을 통해 구축되는 장비와 기술을 활용하면 기존 원전 제조 방식인 주조, 단조, 가공공정을 생략할 수 있다. SMR 소재 제작 기간이 평균 14개월에서 3개월로 줄어들어 약 80%의 단축 효과가 있을 것으로 기대한다. 경남은 국내에서 유일하게 원전 주기기 제작이 가능한 두산에너빌리티를 포함해 340여개의 대중소 원전 제조기업이 있다. 이미 보유한 이러한 기술력과 원전 제조 공급망을 활용해 글로벌 SMR 제조 중심지로의 도약을 추진하고 있다. 이번 예타 면제는 경남 원전기업의 SMR 제조 혁신을 조기에 지원하고 기술격차를 더욱 강화해 2035년 약 620조원으로 예상되는 글로벌 SMR 시장 선점을 위한 출발점이 될 것으로 기대된다. 윤인국 경남도 산업국장은 “피지컬AI, SMR 제조 혁신기술 개발을 신속히 추진하기로 한 정부의 결정을 환영하며 경남이 선제적으로 개발에 참여하여 도내 기업에 적용하고 확산하도록 노력하겠다”며 “제조 분야에 특화한 피지컬AI 기술과 차세대 원전 SMR 제조 시장을 선점하여 경남을 명실상부 글로벌 첨단 제조 거점으로 도약시켜 나가겠다”고 밝혔다.

세계 군사 강국들 AI 투자 사활美 국방부 1년 예산만 18억 달러지상·해상·사이버·우주 ‘시스템화’中은 지능화 전쟁 프로젝트 추진러는 자율화 기술·로봇 개발 초점우리 군 ‘AI 복합전투체계’ 지향SW기술 확보·데이터 관리 핵심‘AI 문해력·민주화’ 갖춰야 완성군 임무 지원 생태계 조성 필요 20XX년 전쟁 중인 나라 A와 B가 있다. 매년 발표되는 군사력 순위나 국방예산 순위를 보면 A가 B보다 월등하다. 그런데 많은 전투에서 B가 A를 오히려 압도한다. 대체 이런 전투력의 역전은 어디서 비롯된 것일까.B는 대형 마트나 쇼핑몰에서 언제든 대량 구매할 수 있는 무인 로봇 키트를 군사용으로 개조해 가성비 좋은 무기로 활용하고 있다. 특히 무인 로봇을 제어할 수 있는 인공지능(AI) 관련 소프트웨어 기술이 발달해 있다. 전 국민이 저궤도 통신위성을 활용한 모바일 서비스를 이용한다. 반면 A는 개발 기간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 고성능 전투기나 전차를 개발하는 관행을 고수하고 있다. 1대의 최첨단 전투기가 1000대의 구형 전투기를 상대할 수 있다는 시뮬레이션 결과를 바탕으로 최첨단 전투기를 많이 보유할수록 전투에 유리하다는 믿음을 갖고 있다. 많은 전투에서 B는 가성비 좋은 저가의 상용 무인 로봇을 개조한 뒤 감시정찰기나 미끼로 사용해 A의 방공망을 교란하는 데 성공했다. 나아가 후방에 있는 미사일 기지나 무인기(전투기, 함정 등)에서 발사되는 고가의 고성능 미사일, 100대가 동시에 군집 비행이 가능한 공격용 무인기 부대로 적의 핵심 표적을 타격하고 있다.이것이 디지털 전쟁이며 소프트웨어 전쟁이다. 가상의 시나리오지만 국가와 군의 디지털 기술 역량이 미래전에서 얼마나 중요한지 이해할 수 있다. 특히 수백대 이상의 무인 로봇이 서로 통신하면서 유인 지휘관이 사전에 설정한 기준과 목표에 따라 자율적으로 작전을 수행하고, 무인 로봇들이 각종 센서를 통해 수집하는 표적에 대한 정보를 실시간으로 분석하기 위해 필요한 것이 바로 AI 기술이다. 미국과 중국을 포함해 다수의 군사 강대국이 AI 기술에 대규모 국방 예산을 투자하는 이유가 여기에 있다.●주요국 국방 AI 동향과 사례 인터넷의 시초인 아파넷(ARPAnet)을 개발한 미국의 방위고등연구계획국(DARPA)은 2018년 국방 분야 AI 추진 전략과 20억 달러 규모의 투자 계획을 발표했다. 현재 미 국방부의 AI 분야 예산은 연구개발 예산만 한 해에 18억 달러(2024년 요구 예산 기준)에 이르며 지속적으로 확대되고 있다. AI는 미군의 임무 수행을 지원하기 위한 핵심 수단이다. 시설이나 장비의 고장 시점을 예측해 미리 정비하는 예지정비, 재해가 발생했을 때 재해 복구 경로를 자동으로 설정하거나 구호 물품을 배송하는 인도주의적 지원, 전투원의 건강 정보를 분석해 신체 및 심리적 이상 여부를 판단하는 의무 분야 등 다양한 임무에 활용되고 있다. 2022년에는 지상, 해상, 공중, 사이버, 우주 등 전 영역에서 발생하는 정보를 AI가 수집 및 분석하고 판단해 의사결정에 도움을 주는 합동전영역지휘통제(JADC2) 계획을 발표하고 자동화, AI, 예측 분석 등의 기술을 기초로 군별, 기능별 하부 시스템을 개발하고 있다. 중국은 2023년 7월 현재 기준으로 미국에 이어 AI 분야 강국의 지위를 확보하고 있으며, 2030년 AI 분야 초강국이 되는 것을 목표로 하고 있다. 중국의 인민해방군은 지능화 전쟁을 위한 AI 분야 시스템 개발에 집중하고 있으며, 미국이나 이스라엘과 유사하게 정보 분석, 예지정비 등과 관련한 AI 프로젝트를 추진하고 있다. 해저 센서 시스템, 워게임, 전투관리 시스템 등과 같이 전장 분야 AI 프로젝트도 함께 진행하고 있다. 러시아의 경우 자율화 기술과 로봇 기술 개발에 초점을 두고 무인전투기나 무인잠수정에 AI 기술을 적용하기 위한 노력을 지속하고 있다. 특히 러시아와 중국은 극초음속미사일이나 핵미사일을 AI로 제어하는 기술을 개발하는 데도 관심을 두고 있다. 한편 러시아가 지난해 우크라이나를 전면 침공하면서 우크라이나가 사용한 AI 기술에도 주목할 필요가 있다. 우크라이나는 포병을 위한 우버로 알려진 GIS Arta 시스템을 사용해 러시아와 대등하게 전투를 벌이고 있다. 우크라이나군은 감시정찰용 드론에서 표적을 식별한 뒤 표적을 타격하기 위한 수단을 결정하고 실제로 타격할 때까지의 과정을 스타링크에 연결된 모바일 기기로 관리하고 있다. 이를 통해 표적 식별에서 타격까지 소요되는 시간을 20분에서 1분으로 단축했다. 우크라이나군의 소프트웨어 개발자가 만든 GIS Arta는 2014년 러시아의 크림반도 합병 이후부터 군에서 사용돼 왔으며, 2022년에는 과거에 상상도 하지 못했을 정도로 시간을 단축하는 시스템으로 발전했다. 이스라엘 방위군은 신호정보, 인간정보, 지형정보 등과 같은 정보 분야 임무에 AI를 다양하게 적용하고 있다. 드론의 영상정보와 위성영상정보를 AI로 분석해 표적을 식별하고 있고, 적의 공격 가능성에 대한 조기경보 임무에도 AI를 활용하고 있다.●국방 AI의 발전 전망과 과제 우리 군도 2021년 국방부가 인공지능 추진 전략을 수립한 데 이어 지난 3월 발표한 국방혁신 4.0 기본계획을 통해 AI 과학기술 강군 육성을 목표로 하는 추진과제들을 제시했다. AI 분야 대표적인 추진과제로는 AI 기반 유·무인 복합전투체계와 같은 핵심 첨단 전력을 확보하는 과제와 국방부의 AI를 주도할 수 있는 국방 AI 센터를 창설하는 것을 들 수 있다. 우리 군의 AI 발전 목표나 방향도 미국을 포함한 군사선진국의 그것과 유사하지만 우리 군의 여건과 환경을 고려해 몇 가지 과제를 제안하고자 한다. 첫째, AI 기술로 풀고자 하는 우리 군의 문제를 정의하는 데 집중해야 한다. 해당 문제를 AI가 아닌 다른 기술이나 수단으로 푸는 것이 효율적이라면 AI는 그 문제에 적합한 솔루션이 될 수 없다. 둘째, AI 기술로 구현하는 하드웨어 기술에 가려진 소프트웨어 기술에 초점을 둬야 한다. 유·무인 복합전투체계로 대표되는 AI 기반 무기체계가 우리에게 보이는 전장의 핵심 요소라면, 데이터를 저장하고 분석하는 클라우드와 데이터를 전송하는 5G나 위성통신과 같은 네트워크는 보이지 않는 핵심 요소라고 할 수 있다. 디지털 기술로 대표되는 보이지 않는 기술은 AI 기반 무기체계가 목표 성능을 발휘할 수 있도록 견고하게 지원하는 우리 몸의 척추와 같은 역할을 한다. 셋째, AI 시스템 성능을 좌우할 데이터 관리가 중요하다. 커피의 맛이 원두의 품질뿐 아니라 여러 원두를 블렌딩하는 방법에 따라 달라지는 것처럼 데이터를 가공하고 분석하는 방식에 따라 AI 시스템의 성능도 달라진다. 우리 군이 데이터 수집과 관리에 역점을 둬야 하는 이유가 여기에 있다. 끝으로 우리 군 전체가 AI를 이해하고 활용하는 능력인 AI 문해력을 갖춰야 한다. AI 문해력과 함께 중요한 것이 AI 민주화다. 이는 우리 군 장병 누구나 AI 기술을 활용해 군의 임무를 지원하는 소프트웨어를 개발할 수 있는 생태계가 조성돼 있다는 의미다.

한화토탈이 정보통신기술(ICT)을 잇달아 도입하며 디지털 전환 즉, ‘디지털 트랜스포메이션(DT)’에 속도를 내고 있다. 전통적인 장치사업인 석유화학공장에서 디지털 트랜스포메이션은 신제품이나 신기술을 개발하는 목적보다는 에너지 절감, 공장 트러블 사전 감지, 안전사고 예방 등 공장의 효율적인 운영을 지원하는 데 활용되고 있다. 한화토탈은 이미 전 공정에 걸쳐 자동화가 진행돼있다. 석유화학공장의 특성을 십분 활용해 생산 효율성과 업무 유연성은 높이면서 안전사고, 공장 트러블 및 휴먼 에러가 없는 ‘스마트 컴퍼니’로 도약을 준비하고 있다. ●‘디지털 맵’ 구축해 대산공장 디지털 트윈 초석 마련 한화토탈이 최근 가장 주목하고 있는 디지털 트랜스포메이션 분야는 ‘디지털 트윈’이다. 석유화학산업에서 디지털 트윈은 현실과 동일한 가상 공장을 구축하고, IoT 센서 등을 통해 실제 공장에서 발생하는 데이터와 가상 공장을 연결하는 기술이다. 이를 통해 현실의 상황을 가상의 공장에서 실시간 모니터링할 뿐만 아니라 다양한 시나리오별 시뮬레이션, 데이터 분석을 통한 공정·품질·설비에 대한 원인분석 및 예측을 통해 의사결정에 활용할 수 있다. 석유화학산업의 디지털 트윈은 크게 세 가지로 분류할 수 있다. ▲수요·공급 계획부터 생산, 주문, 배차, 출하, 운송, 납품까지 전 공급망 관리를 중심으로 하는 ‘오퍼레이션 트윈(Operation Twin)’ ▲실시간 공정 모니터링, 시뮬레이션 및 최적화, 자동운전 등을 위한 ‘플랜트 트윈(Plant Twin)’ ▲설비별 라이프 사이클 전반의 데이터와 이력관리, 예지정비 등을 위한 ‘에셋 트윈(Asset Twin)’이다. 이 중 에셋 트윈의 핵심 프로젝트가 디지털 맵이다. 한화토탈은 디지털 맵에 현실과 똑같은 대산공장 전체를 복제하고, 여기에 지난 3년간 정비해온 엔지니어링 데이터 일부와 설비의 보전과 검사 이력 데이터, 위치기반 공장 내 작업 및 작업자 데이터 통합을 완료했다. 한화토탈의 디지털 맵은 전단지 항공촬영을 통해 네이버나 구글 지도와 같은 2D·3D 디지털 지도를 구현했고, 약 6000건의 중요설비 위치를 지도 위에 시각화했으며 기존에 구축한 ‘설비정보포탈’과 연결해 직관적으로 설비 정보를 검색하고 활용할 수 있다. 또한 스마트폰 앱으로 외부 작업자 위치를 관제하는 시스템을 구축해 작업 중 위급 상황이 발생할 경우 작업자의 위치를 지도상에서 실시간으로 파악해 더욱 신속한 조치가 가능해졌다. ●’스마트글래스’ 도입해 비대면 정기보수 확대 디지털 트랜스포메이션은 석유화학공장의 정기보수 업무환경도 바꾸고 있다. 한화토탈은 정기보수 기간 중 비대면 업무 확장을 위해 무선 커뮤니케이션 장비인 ‘스마트글래스’를 도입했다. 스마트글래스는 안경에 부착된 카메라 렌즈와 디스플레이를 통해 상대방과 실시간으로 영상과 음성을 공유하는 사물인터넷 장비다. 현장을 계속 이동하며 소통할 수 있는 것은 물론 파일공유, 동영상 및 스냅숏 촬영, 채팅 등의 기능이 있다. 한화토탈이 스마트글래스를 안정적으로 활용할 수 있는 배경에는 사내 ‘P-LTE망’이 있다. 한화토탈은 2017년 국내 석유화학기업 처음으로 전 단지 어느 곳에서든 실시간으로 데이터를 처리할 수 있는 단지 내 무선통신망을 구축했다. 이를 통해 사람의 손이 닿기 힘든 높은 곳이나 고온, 고압의 환경에서도 데이터를 수집할 수 있는 무선 센서, 무선 디바이스 등 산업용 사물인터넷(IoT)을 활용할 수 있는 인프라를 마련했다. 공장 내에서 수집된 다양한 빅데이터는 공장의 안전운전과 생산성 향상에 활용되고 있다. 공장 운영 중 수집되는 데이터는 제품의 품질개선과 생산 효율성 제고 등 공정개선에 쓰이며, 공장 내 700여대 CCTV에서 촬영된 영상을 분석해 공장 안전 가동을 위한 데이터로 활용한다.

광양제철소 선강설비부가 AI를 적용한 ‘연속주조설비 고장예지 시스템(이하 연주 고장예지 시스템)’을 구축해 안전하고 효율적인 설비관리 환경을 조성했다. ‘연주 고장예지 시스템’은 데이터 통합관리, 실시간 설비상태감시, AI고장예지기술이 집약된 설비통합관리 시스템이다. 지난달 회사에서 자체 개발에 성공, 2연주공장에 적용했다. 이를 통해 광양제철소는 현장 설비 데이터들을 효율적으로 관리할 수 있게 됐다. 특히 AI 기반의 이상감지 기술을 연속주조 핵심설비에 접목, 차별화된 경쟁력을 확보해 눈길을 끈다. 우선 AI가 기계학습을 통해 정상적으로 가동 중인 설비의 데이터 패턴을 분석한다. 이와 비교해 이상치가 발생하면 즉시 감지 이를 알린다. 해당 시스템을 이용하면 설비 고장을 최대 72시간 전에 미리 알게 된다. 곧바로 설비 담당자에게 문자메시지로 전송하기 때문에 사전 위험 발견과 조치가 가능해 진다. 스마트 기술을 활용한 안전사고 예방에 기여했다는 점에서 의미가 깊다. 설비 관리의 효율성 향상을 통해 직원들의 일하는 방식도 크게 개선됐다. 현장에 나가 설비를 하나하나 점검해야 했던 기존에 비해 예지시스템으로 종합적인 상태를 먼저 파악한 뒤 이상이 있는 설비만 점검한다. 불필요한 점검을 줄이고, 설비담당자는 전문 점검과 설비고도화에 집중할 수 있게 된 셈이다. 한영민 광양제철소 연주정비섹션 리더는 “연속주조 고장예지 시스템은 지금까지 어려웠던 ‘설비이상 예측’을 가능케 해 안정적인 설비관리는 물론 직원들의 안전과 일하는 분위기 조성까지 향상시켰다”며 “앞으로 예지정비기술을 지속 발전시켜 설비관리의 선순환체계를 구축하겠다”고 말했다. 광양 최종필 기자 choijp@seoul.co.kr

광양제철소 선강설비부가 AI를 적용한 ‘연속주조설비 고장예지 시스템(이하 연주 고장예지 시스템)’을 구축해 안전하고 효율적인 설비관리 환경을 조성했다. 연속주조는 제강공정에서 생산된 쇳물을 틀에 넣고 연속적으로 뽑아내면서, 물로 냉각시켜 슬라브 등의 반제품을 제조하는 공정이다. ‘연주 고장예지 시스템’은 데이터 통합관리, 실시간 설비상태감시, AI고장예지기술이 집약된 설비통합관리 시스템이다. 지난달 회사에서 자체 개발에 성공, 2연주공장에 적용했다. 이를 통해 광양제철소는 현장 설비 데이터들을 효율적으로 관리할 수 있게 됐다. 설비마다 상태 감시 시스템이 나눠져 있어 개별적으로 관리 하던 방법을 ‘연주 고장예지 시스템’에 통합했다. 과거 고장사례 분석과 직원들의 설비관리 노하우를 반영해 실시간 설비상태 감시 시스템도 함께 구축했다. 특히 AI 기반의 이상감지 기술을 연속주조 핵심설비에 접목, 차별화된 경쟁력을 확보해 눈길을 끈다. 우선 AI가 기계학습을 통해 정상적으로 가동 중인 설비의 데이터 패턴을 분석한다. 이와 비교해 이상치가 발생하면 즉시 감지 이를 알린다. 해당 시스템을 이용하면 설비 고장을 최대 72시간 전에 미리 알게되고, 설비담당자에게 문자메시지로 전송하기 때문에 사전 위험 발견과 조치가 가능해 진다. 스마트 기술을 활용한 안전사고 예방에 기여했다는 점에서 의미가 깊다. 설비 관리의 효율성 향상을 통해 직원들의 일하는 방식도 크게 개선됐다. 현장에 나가 설비를 하나하나 점검해야 했던 기존에 비해 예지시스템으로 종합적인 상태를 먼저 파악한 뒤 이상이 있는 설비만 점검한다. 불필요한 점검을 줄이고, 설비담당자는 전문 점검과 설비고도화에 집중할 수 있게 된 셈이다. 광양제철소는 다음달까지 ‘연주 고장예지 시스템’에 설비관리 노하우를 반영하는 작업을 마쳐 일상점검 항목을 축소하고 전문점검은 확대할 방침이다. 설비관리의 효율성과 고도화를 바탕으로 ‘돌발고장 제로화’ 및 일하는 방식의 스마트화를 실현할 수 있을 것으로 기대된다. 한영민 광양제철소 연주정비섹션 리더는 “연속주조 고장예지 시스템은 지금까지 어려웠던 ‘설비이상 예측’을 가능케 해 안정적인 설비관리는 물론 직원들의 안전과 일하는 분위기 조성까지 향상시켰다”며 “앞으로 예지정비기술을 지속 발전시켜 설비관리의 선순환체계를 구축하겠다”고 말했다. 한편 광양제철소는 연속주조를 비롯한 3개 공장을 시범공장으로 선정해 스마트 설비관리 기반을 구축하고 있다. 제철소 전체 설비의 스마트화를 목표로 ‘연주 고장예지 시스템’을 패키지화해 타 설비에 확대적용하는 등 설비통합관리시스템을 더욱 발전시켜 나갈 계획이다. 광양 최종필 기자 choijp@seoul.co.kr