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▲박찬국 에너지경제연구원 에너지산업연구본부 연구위원 |
[에너지경제신문 최윤지 기자] ‘AI(인공지능) 시대의 에너지안전 혁신과 경쟁력 강화방안’을 주제로 진행된 세션 1에서 박찬국 에너지경제연구원 에너지산업연구본부 연구위원은 ‘에너지안전에서 인공지능 기술이 중요한 이유’에 대해 발표했다.
박 연구위원은 "에너지안전에 있어서 AI의 역할이 크다"며 인공지능을 통한 에너지안전, 인공지능의 안전, 안전우선 인공지능을 중심으로 설명했다.
올해 블룸버그뉴에너지파이낸스(BNEF) 자료에 따르면 2016년부터 2019년까지 글로벌기업은 AI 분석에 해당하는 기술인 클라우드와 데이터, 분석용 소프트웨어를 중심으로 크게 성장했다. 이에 대해 박 연구위원은 "디지털 기술 투자는 가시적인 효과를 낼 수 있고, 기업 투자에 있어 리스크를 낮출 수 있다는 장점이 있다"고 설명했다.
특히, 박 연구위원은 "AI가 에너지와 접목된다면 재생에너지 부문에서 가장 활발하게 접목될 것"이라며 "불확실성이 클수록 이에 대해 잘 탐지하고 미래를 예측해 내는 기술이 필요하다"라고 말했다.
박 연구위원은 전력 부문에서 인공지능이 활용되는 예시를 소개했다. AI는 태양광, 풍력 발전량 예측, 송배전망에서 안전성 신뢰성 확보, 수요 예측, 수요관리 효과 제고에 활용되고 있다.
AI는 인지 기술이 탁월하다. 텍스트 인지차원에서도 기술이 발전하고 있다. 이와 함께 에너지 부문 안전과 직결되는 예방·정비, 사이버보안, 진단감시 차원에서 역량을 발휘하고 있다. 최적화, 수리적 모델들이 AI로 대체되고 보강되는 현상이 발생하고 있으며, 예측에 능해 미래를 예측하는 데도 기여하고 있다.
에너지 부문에서 AI 활용 효과는 컴퓨터 비전, 유지관리의 진화, 예측정비 등에서 나타나고 있다. 박 연구위원은 "중국 알리바바그룹은 컴퓨터 비전기술을 이용해 태양광전지 결함 감지 정확도 95%를 달성했다"고 설명했다.
박 연구위원은 안전과 직결되는 부분으로 유지관리를 꼽았다. 과거에는 문제가 발생한 이후 이를 고쳤다면 현재는 정기적인 보수를 통해 미리 문제점을 고친다. AI를 통해 큰 변동폭이나 이상치 발생을 점검하고 대책을 세우거나 결점을 미리 진단하고, 결점을 예측하는 방향으로 유지관리 부문이 발전하고 있다.
AI는 효율적이다. 잘 훈련해서 활용하면 이른 시일 안에 높은 정확도로 긍정적 효과를 낼 수 있다. 또, 전혀 다른 분야에 적용됐던 것이 AI를 통해 에너지분야에서 동시에 확장될 수 있다. AI는 특정 부문에서 인간의 능력을 뛰어넘기도 한다.
그러나 AI에서는 지금까지 겪어보지 못했던 취약점이 발견될 수도 있다. 박 연구위원은 "AI의 취약점은 입력 데이터를 변조시키거나 훈련 과정에서 엉뚱한 출력이 나오도록 다른 데이터를 집어넣을 수도 있다는 것"이라며 "기존 위협 확대, 새로운 위협 추가 등으로 인해 보안의 양상 자체가 달라질 수 있다"고 우려했다. 이어 그는 안전한 AI 사용의 중요성을 강조하며 "AI가 큰 역할을 하는 건 부정할 수 없다"며 "파급효과가 강력한 만큼 동시에 AI를 안전하게 잘 활용해야 한다는 측면이 있다"라고 말했다.
AI는 크게 △디지털 보안 △물리적 보안 △정치적 보안 차원에서 위협의 대상이 될 수 있다고 박 연구위원은 설명했다. 실생활에서도 특정인을 대상으로 정보를 파악해 개인정보를 취득하는 스피어피싱, 지난해 사우디아라비아 석유시설 드론 공격 사례 등 위협이 발생하고 있다. 이에 대해 박 연구위원은 "취약점이 있다고 해서 당장 AI를 사용하면 안 된다는 것은 아니다"라며 "AI가 발전할수록 이런 문제 요소들을 고려해야 한다는 것"이라고 설명했다. 이어 "보안 취약점을 잘 찾아내야 하며 공식적으로 AI를 안전하다고 인정해줄 수 있는 기준 마련이 중요하다"고 강조했다. 이외에도 박 연구위원은 △개방형 모델 제고 △AI 윤리규정 및 개발자 교육 △기술·정책적 뒷받침을 제안했다.
박 연구위원은 AI 안전과 관련한 모범사례로는 구글의 ‘AI 기반 데이터센터 냉각시스템’을 제시했다.
구글의 AI 기반 데이터센터에서는 딥러닝을 통해 행동 대안에 따라서 발생될 온도, 에너지 소비 등을 예측한다. 이를 토대로 에너지 소비를 줄일 수 있는 대안을 만들어 내고, 이를 재검증하는 과정을 통해 데이터센터의 안정성이 유지되는 선에서 효율을 최대로 높일 수 있는 대안을 선정한다. 박 연구위원은 "데이터학습이 많아질수록 에너지소비효율은 높아지고 있다"고 설명했다.
이어 박 연구위원은 에너지 부문에서 AI를 안전하게 적용하기 위해 △상시 모니터링 시스템 △AI 문제 발생 시 자동으로 대체할 수 있는 시스템 △부드러운 시스템 연결 △여러 단계의 보안 △사람이 통제할 수 있는 시스템 등이 적용돼야 한다고 밝혔다.
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