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[News] 산업 특화 데이터·AI로, 에너지 효율 높인다

시계열, GIS 데이터 등 에너지 산업 특화 AI 기술로 차별성을 강화한 띵스파이어, 자연과 사람의 연결과 지속 가능한 공존을 향한 'Green AI'를 꿈꾸다 - 출처 : 공학저널

이제는 일반적인 AI를 넘어 에너지 분야 특화 데이터에 기반한 AI 플랫폼 구축으로 에너지 효율을 더욱 높일 수 있을 전망이다.


최근 각 산업에서는 생산성과 효율을 높이기 위한 AI의 도입이 활발하다. 하지만 산업을 고려하지 않은 AI 소프트웨어의 도입은 사실상 큰 도움이 되지는 못한다.


특히 에너지 분야에서 역시 AI를 활발히 적용하고 있지만 일반적으로 AI 분야에서 쓰이는 자연어처리, 이미지처리보다는 시계열 데이터, GIS 데이터 등이 더욱 중요한 요소로 손꼽힌다.


GIS 기반 에너지포털서비스 ‘ENERGIS.AI’는 이러한 에너지 산업에 특화한 AI와 데이터처리 기술을 통해 기존 기술과는 차별점을 갖는다.


도메인 분석을 기반으로 전력 등 에너지 기반 지역별 분류를 통해 AI 알고리즘 기반 분류모델을 제시하고 다양한 AI 모델 기반 에너지 수요·사용을 예측하는 방식이다.


에너지의 사용을 감지함은 물론 에너지의 효율화, 나아가 에너지를 사용하고 있는 주체를 위한 다양한 서비스를 제공할 수 있다.


무엇보다 전력 빅데이터를 통해 에너지 산업에서의 새로운 비즈니스 모델 창출을 목표로 하고 있다는 점이 특징이다.


예를 들어 ENERGIS.AI가 상업시설, 숙박시설 등의 에너지 사용 데이터를 분석해 공실률, 가동률 예측을 통한 시설물 가치평가·신용평가, 설비 이상 진단, 산업 활성화도 예측 등을 하는 것이다.


㈜띵스파이어는 지난 2014년 설립 후 자연과 사람의 연결과 지속 가능한 공존을 추구하고 있다. AI, 빅데이터 기술을 활용한 에너지, 제조·물류 분야의 효율화, 프로세스 개선을 통해 기업경쟁력을 향상하고 지구환경에도 기여하는 ‘그린 AI’ 서비스가 주 사업 분야다.


최근 한국스마트그리드사업단과 함께 에너지 IoT 빅데이터센터 사업에 선정되면서 KT의 통신빅데이터 플랫폼에 데이터를 제공, 전력데이터를 누구나 활용할 수 있도록 했다.


이외에도 국내 산업용 에너지 사용의 가장 많은 부분을 차지하는 산업단지를 대상으로 에너지시설 공유플랫폼 구축 사업을 수행, 전기차부품 데이터플랫폼 기반구축 사업, AI 융합 에너지효율화 데이터 가공 사업 등에 잇달아 선정되면서 에너지 산업 분야에서 탄탄한 기반을 구축하고 있다.


이러한 띵스파이어의 기술 적용 분야는 단순한 AI 기술보다는 도메인 분석 기술이 필요한 에너지, 제조, 물류 등 융합기술 분야에 집중하고 있다.


이를 위해 국내 굴지의 전자, 석유화학 출신 엔지니어, 산업 AI 전문 엔지니어·소프트웨어 인력을 영입해 융합적 창의적 사고로 문제해결을 수행 중이다. 특히 AI 전문 인력 채용과 자체 양성을 통해 산업 AI에 특화한 인력을 확보한 것을 큰 성과로 꼽을 수 있다.


AI를 위한 기술로 AI를 멀게만 생각하고 접근하기 어려워하는 중소기업들에게 머신러닝의 데이터 수집단계부터 모델링, 시각화 단계까지 프로세스를 손쉽게 할 수 있는 시계열데이터 어노테이션툴, AUTO ML(Auto machine learning) 및 AI 제공 서비스플랫폼(AI As A Service)기술을 개발하고 있다.


이를 통해 AI수요와 데이터를 보유하고 있으나 전문 인력과 예산이 부족한 중소기업을 대상으로 정부에서 예산을 지원하는 AI바우처(최대 3억 지원)혹은 데이터바우처(최대 7천만원 지원)사업을 활용 AI 진입 문턱을 낮추어 단기간에 적용사례의 확산이 가능하도록 추진 중이다.



띵스파이어 조광재 대표이사(사진)는 “에너지 분야 사업 초기에는 도메인에 대한 이해 부족, 개인정보보호를 위한 데이터 식별성 부족, 융합할 데이터 확보의 어려움 등 생각보다 단기간에 성과를 창출하는데 어려움을 겪기도 했다”며 “R&D를 통해 컨소시엄으로부터 부족한 역량 확보, 장기간 사업을 지속할 연구재원을 조달하고 강점이 있는 분야부터 주변 분야로 역량을 확대하는 방식으로 어려움을 극복했다”고 전했다.


그는 이어 “R&D로 축적한 다양한 기술들을 융합해 현장에서 실질적으로 활용되는 AI 사업 성공사례를 많이 발굴하고 싶고, 장기적으로 그린 AI 분야 글로벌 최고 기업이 되고자 한다”며 “다양한 산업 분야 확장을 위해 스마트팩토리, 클라우드 등 정부 지원 사업을 통해 조속한 데이터 기반 구축이 필요하다”고 덧붙였다.


[공학저널 김하늬 기자]


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