AI기반 에너지 최적화 기술이 개발됐다. 사진은 본문과는 무관함.

중동 전쟁으로 인해 다시금 국제유가 폭등과 에너지난이 심화되고 있다. 정부는 차량 부제와 함께 전력과 에너지 절약을 호소하고 있다. 이런 시국에서 국내 연구진이 에너지를 많이 소비하는 업종에 맞춘 ‘공장 에너지관리 기술’을 개발해 눈길을 끈다.

이는 AI기반 공장에너지관리시스템의 일환이다. AI기술을 적용해 제조 공정과정에서 에너지 효율을 기한다는 개념이다.

한국전자통신연구원(이하 ‘연구원)은 이를 위해 제조 현장의 ‘AI기반 에너지 최적화 시스템’과, ‘에너지 정보 시스템’을 결합한 패키지형 공장에너지관리시스템(FEMS) 플랫폼을 개발했다고 밝혔다. 전자는 에너지 소비를 효율적으로 관리하고 최적 운전을 지원하는 시스템이다. 또 ‘에너지 정보 시스템’은 공장 에너지 운영 정보를 통합 관리하는 것이다.

이렇게 개발한 FEMS 플랫폼은 ▲바이오·의약 ▲식품 ▲금속·유리 용해 ▲제지 등 에너지 사용량이 많은 제조업 공정을 대상으로 에너지 소비를 최적화할 수 있는 핵심 기술이다.

이는 또한 정보통신기술(ICT)을 활용해 공장의 에너지 사용 데이터를 수집·분석한다. 그 결과 생산 공정과 설비 운영을 최적화함으로써 에너지 절감과 효율 향상을 동시에 달성하는 기술이다. 이는 제조 공정의 특성을 반영한 에너지 효율화 기술이다.

최근 글로벌 탄소 규제 강화와 에너지 비용 상승에 따라 제조 산업의 지속가능한 경쟁력을 확보하기 위한 핵심 기술로 중요성이 크게 부각되고 있다. 그러나 바이오·의약, 식품, 금속·유리 용해, 제지와 같은 에너지를 많이 소비하는 산업은 의약품 제조관리 기준(GMP)이나 식품안전관리 기준(HACCP)과 같은 엄격한 제조환경 규제를 적용받고 있다.

또한, 외산 중심의 자본집약적 설비 구조를 갖추고 있는 경우가 많아 ICT 기반 에너지 관리 기술의 도입이 쉽지 않았다. 공정 및 설비 운영도 오랜 기간 현장 경험 중심으로 유지되면서 에너지 효율 개선 역시 제한적인 수준에 머물러 왔다.

ETRI 연구진과 공동연구기관들은 이러한 산업 현장의 특성을 반영해 공정별 에너지 사용 특성을 분석하고, 이를 기반으로 제조 공정 맞춤형 에너지 최적화 기술을 개발했다.

덕분에 정부가 추진 중인 2035년 온실가스 50~60% 감축 목표 달성에도 실질적 기여가 가능할 것으로 기대된다.

석유화학 공장 전경. [출처=동서석유화학]

한편, 이번 개발 프로젝트에 앞서 연구원은 먼저, 바이오·의약 산업 부문에서도 에너지 최적화 기술을 개발했다. 이 경우는 GMP 기준을 충족해야 하는 클린룸 냉방 환경을 대상으로 실제 운영 데이터와 물리 모델을 결합한 하이브리드형 최적 제어 기술을 구현했다. 식품 산업에서도 공정 열에너지 수요를 이론적으로 분석하여 에너지 소비를 예측하고 보일러와 살균 공정의 스팀 공급을 최적 제어하는 기술을 개발했다.

또한 금속·유리 용해 공정에서도 전기유도용해로의 진동 데이터를 활용해 용해 상태를 실시간으로 판정하고 조업을 최적화하는 기술을 세계 최초로 구현해냈다. 제지 산업에서도 건조 공정에서 사용되는 스팀의 공급을 다변수 분석 기반으로 최적화하고 공압 계통의 운전을 효율적으로 관리하는 기술을 확보했다.

연구원은 이와 함께 “국제 에너지 성능 측정·검증 기준인 IPMVP를 기반으로 제조 공정에 적용할 수 있는 ‘공정 맞춤형 에너지 절감량 측정·검증(M&V) 체계’도 세계 최초로 개발했다.”고 밝혔다. 이 기술은 업종별 공정 특성을 반영, 에너지 절감 효과를 신뢰성 있게 검증할 수 있어 향후 사업화 과정에서 중요한 기준과 참고기준으로 활용될 것으로 보인다.

특히 이번에 개발된 FEMS 플랫폼은 인공지능과 빅데이터 기반의 에너지 소비 예측 기능을 바탕으로 공정 설비와 유틸리티 설비의 최적 제어를 기한다. 에너지 이상 상태를 자동으로 진단하고 생산 공정 운영을 지원하는 대규모 언어모델(LLM) 기반 챗봇 기능도 제공한다.

또한 설비가 밀집된 공장 환경에서도 안정적인 데이터 전송이 가능한 저전력 광역통신(LPWA) 무선 센서 네트워크를 적용했다. 다중 인공지능 분석 모델을 통해 에너지 효율과 생산 품질을 동시에 고려한 최적 운전 방안을 제안할 수 있도록 설계되었다.

이런 기능들은 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 디지털트윈 기술을 결합해 공장의 에너지 관리와 생산 운영을 동시에 지능화할 수 있다는 설명이다.

향후 연구원은 전국 산업단지에 위치한 약 12만 개 에너지다소비 공장으로 이번에 개발한 기술을 확산시킬 계획이다. 이는 “연평균 약 24% 성장하고 있는 국내 FEMS 시장 확대와 함께 국가 온실가스 감축 목표 달성에도 중요한 역할을 할 것이란 기대다.

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