인포시즈, 한국전력 ‘AI 버추얼 그리드’ 실증사업 수행… 전력망에 AI 접목

온톨로지 기반 산업형 인공지능(AI) 기업 인포시즈가 한국전력의 ‘AI 버추얼 그리드(AI Virtual Grid)’ 실증사업에 참여해 복잡한 전력망 데이터를 AI가 이해하고 분석할 수 있는 구조로 전환하는 작업에 나선다.

인포시즈는 ‘한국전력 AI Virtual Grid PoC(개념검증)’ 사업에서 전력망 데이터의 온톨로지 구축과 이를 활용한 AI 에이전트 개발, AI·지도 기반 사용자환경(UI) 구축을 맡는다고 31일 밝혔다.

이번 사업에는 온톨로지와 데이터, 전력계통, 재생에너지 분야의 전문성을 보유한 4개 기업이 컨소시엄으로 참여하며 인포시즈가 대표 수행사를 맡는다. 실증은 전남 일부 지역의 전력망을 대상으로 오는 11월까지 진행될 예정이다.

사업의 핵심은 빠르게 복잡해지는 전력망의 정보를 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 체계적으로 연결하는 것이다.

최근 태양광을 비롯한 재생에너지와 에너지저장장치(ESS)가 확대되는 동시에 AI와 반도체, 데이터센터 등 대규모 전력을 사용하는 산업도 성장하고 있다. 전력망에 연결되는 발전·수요 설비가 다양해지면서 전력계통을 안정적으로 운영하기 위해 분석해야 할 데이터와 설비 간 관계도 한층 복잡해지고 있다.

특히 전력망과 관련한 정보가 여러 시스템과 설비 도면 등에 나뉘어 관리될 경우 개별 데이터를 조회하는 것만으로는 전체 계통의 구조와 설비 사이의 관계를 종합적으로 파악하기 어렵다.

한국전력의 AI 버추얼 그리드 실증은 이러한 데이터를 단순히 한곳에 모으는 것을 넘어 AI가 각각의 데이터가 무엇을 의미하고 서로 어떤 관계를 갖는지 파악할 수 있는 형태로 만드는 데 초점을 맞추고 있다.

인포시즈는 전력 분야 국제 표준인 공통정보모델(Common Information Model·CIM)을 활용해 기존 데이터를 표준화하고, 서로 다른 형태로 존재하는 전력망 정보를 온톨로지로 연결할 계획이다.

온톨로지는 데이터의 개별 항목뿐 아니라 각 대상의 개념과 속성, 서로의 관계까지 구조화하는 방식이다. 이를 전력망에 적용하면 변전소와 송·배전 설비, 발전설비 등 각각의 요소가 어떤 방식으로 연결돼 있고 데이터가 무엇을 의미하는지를 AI가 분석할 수 있는 기반을 만들 수 있다.

이번 실증에서는 이러한 데이터 구조를 기반으로 전력망 관련 질문을 분석하고 답변을 지원하는 AI 에이전트도 구축한다.

예를 들어 특정 지역에 50메가와트(MW) 규모의 태양광발전소를 새롭게 연결할 수 있는지를 질의하면 AI 에이전트가 해당 지역의 전력망과 관련 설비 데이터를 찾아 연결 관계를 분석하고 계통연계 검토를 지원하는 방식이다.

전력망을 지도 위에서 확인할 수 있는 사용자환경도 함께 구축한다. 복잡한 설비와 계통 정보를 시각적으로 보여줌으로써 현장에서 필요한 정보를 보다 직관적으로 파악하고 분석할 수 있도록 하는 것이 목표다.

인포시즈는 10년 이상 산업 데이터를 구조화해 온 기술을 이번 사업에 적용해 데이터 구조화부터 AI 에이전트, 시각화 환경 구축까지 담당할 예정이다.

이번 개념검증이 성공적으로 마무리될 경우 향후 적용 범위를 확대할 수 있는 기반도 마련된다. 재생에너지 발전설비가 늘어날수록 어느 지역에 어느 정도 규모의 발전원을 추가로 연결할 수 있는지 신속하게 판단하는 계통연계 검토의 중요성이 커지고 있기 때문이다.

장기적으로는 발전원의 계통연계 검토뿐 아니라 전력망 운영과 설비 관리, 장애 및 위험 분석 등으로 활용 범위를 넓힐 수 있을 것으로 기대된다. 방대한 전력 데이터를 개별적으로 조회하는 수준에서 벗어나 설비와 데이터 사이의 관계를 AI가 분석하고 추론할 수 있는 지식 기반으로 전환하는 것이 핵심이다.

탁정수 인포시즈 대표이사는 “전력망처럼 수많은 설비와 데이터가 복잡하게 연결된 산업에서는 AI 모델 자체만으로 현장의 문제를 해결하기 어렵다”며 “AI가 산업을 이해하기 위해서는 먼저 산업의 데이터와 관계를 구조화하는 과정이 필요하다”고 말했다.

이어 “국가 핵심 인프라인 전력망을 온톨로지로 연결하고 AI가 그 구조를 이해하고 추론할 수 있는 기반을 구축해 국가 전력 효율화에 기여하겠다”고 밝혔다.

재생에너지의 확대와 전력 수요 증가가 동시에 진행되면서 전력망을 얼마나 효율적이고 안정적으로 운영할 것인지는 에너지 전환 과정의 주요 과제로 떠오르고 있다. 이번 실증사업은 분산된 전력 데이터를 표준화·구조화하고 AI를 활용해 계통 분석을 지원한다는 점에서 향후 지능형 전력망 구축 가능성을 확인하는 과정이 될 것으로 보인다.