[4차산업 생생현장]④ 인공지능으로 에너지 70% 절약...KT 에너지관제센터를 가다

(조선일보 2017.01.05 과천 = 심민관 기자)

구글 인공지능이 이세돌 9단을 누른 ‘알파고 쇼크’ 이후 한국 사회는 ‘4차 산업혁명’에 대한 막연한 두려움에 떨고 있다.  초고속 인터넷으로 대변되는 정보화 혁명에 한발 앞섰지만, 인공지능·빅데이터·사물인터넷(IoT)이 빚어내는  4차 산업혁명에는 뒤처지고 있다는 것을 확인했기 때문이다.  이럴 때일수록 주목해야 하는 것은 열악한 환경 속에서도 묵묵히 새 시대를 준비하고 있는 산업현장이다.  조선비즈는 새해 기획으로 4차산업 생생현장 7곳을 다녀왔다.  새 길을 개척하느라 분주한 현장에서 정치·정책 리더십의 실종과 사교육 창궐, 규제 난맥을 타파할 희망의 메시지를 발견했다.  [편집자주]

지난달 29일 경기도 과천시 정부종합청사역 인근에 위치한 KT 에너지관제센터(KT-MEG)를 찾았다. 

KT-MEG은 인공지능(AI)과 정보통신기술(ICT)을 바탕으로 병원·대형마트·빌딩·공단 등의 에너지 효율을 관리해주는 곳이다. 

▲ KT 에너지관제센터 근무자들이 고객사들의 실시간 에너지 사용량을 모니터링하고 있다. / KT 제공

관제센터 안으로 들어서자 대형 스크린 3개가 먼저 눈에 들어왔다. 

정면 중앙에 위치한 메인 화면에는 센터가 관리하는 1만7000여 곳의 에너지 관리 종합 현황이 실시간으로 올라오고 있었다. 

메인 화면 왼편에는 목포 A병원의 에너지 관리 현황이 보였다. 

에너지 관제센터의 관리를 받기 전과 받은 후 얼마나 비용이 절감되고 있는 지 실시간으로 안내하는 것이 눈에 띄었다. 

에너지관제센터의 핵심 무기는 KT가 자체 개발한 인공지능 솔루션인 ‘e브레인’과 이를 바탕으로 구축된 에너지 관리시스템

(MEG·Micro Energy Grid)이다. 시스템은 개별 빌딩·사업장 등의 전력사용 테이터나 설비 작동상황, 빅데이터 등을 분석해 

효과적인 소비·관리패턴을 제시해준다. 또 고장 등 비정상적 에너지 사용 문제가 발생할 때 해당 사업장에 즉시 알려줘 

바로 잡을 수 있도록 해준다. 

이준호 KT 에너지 융복합사업팀장은 “e브레인은 에너지관리 사업 핵심”이라며 “딥마인드(심층 인공신경망을 활용한 기계 

학습) 기술을 활용해 축적된 자료를 분석하기 때문에 에너지 관리 수준을 지속적으로업그레이드 할 수 있다”고 설명했다. 

▲ KT에너지관제센터 근무자가 실시간 에너지 관리현황을 설명하고 있다. / 심민관 기자

◆ 인공지능으로 조명⋅냉난방 등 관리…에너지 비용 최대 70%까지 절감

KT는 2015년 12월 에너지관제센터를 오픈한 후 대형 건물, 공단, 병원에 에너지관리 시스템을 설치해 에너지 비용 절감에 

앞장서고 있다. 

이준호 팀장은 “사용자의 에너지 사용 패턴을 분석해 에너지 비용을 절감시킬 수 있는 최상의 가이드를 제공하고 

인공지능을 이용해 각종 전자기기들을 자동 제어 한다”면서 “가령, 인공지능이 실내에 머물고 있는 인원 수를 고려해 

냉난방 온도를 조절하고, 조명의 밝기 또한 시간대에 따라 다르게 제어할 수 있다”고 말했다. 

이 팀장은 “주요 공단의 가로등을 자동으로 조절해 에너지 비용을 절감한 사례도 많다”고 말했다. 

목포 A병원의 경우 지난해 5월까지만 해도 매달 전기 요금이 3000만원 이상 나왔다. 

하지만 KT의 에너지 효율화 기술을 도입한 뒤 놀랄 만한 변화가 생겼다. 매달 적게는 1000만원가량, 많게는 2000만원 이상 

월 전기료가 줄어들었다. 시간대별로 정확한 전기 수요를 예측한 뒤 냉난방 설비 운영을 최적화한 덕분이다. 

조계석 KT 스마트에너지관제팀 차장은 “목포 A병원의 경우 에너지관제센터의 도움을 받아 1년만에 연간 3억원대의 

에너지 비용을 9000만원으로 줄였다”며 “1년만에 70%나 비용절감이 일어난 것”이라고 말했다.

◆ 전력사용 피크제어와 태양광 발전 사업에도 유용

KT는 빅데이터와 인공지능을 활용해 태양광 에너지 발전 효율을 극대화 하고, 기업의 전력 피크(최고치) 제어도 돕고 있다. 

이준호 팀장은 “평소 시간대별, 계절별 태양광 발전량에 대한 데이터가 누적돼 있는데 이를 토대로 인공지능이 하루 또는 

일주일 단위로 예상 발전량을 도출할 수 있다”며 “만약 예상 발전량 그래프와 실제 발전량 그래프가 큰 차이를 보일 경우, 

발전량 감소의 원인을 자체적으로 진단해 문제를 해결할 수 있다”고 말했다.

전력사용이 많이 몰리는 피크 시간대 전력사용량을 기준으로 요금이 계산되는 현행 제도 때문에 기업 입장에선 

요금 폭탄을 피하기 위해 남다른 주의가 필요하다. 

KT가 제공하는 에너지 관리 서비스 ‘에너아이즈’는 피크시간대에 전력 사용량이 일정 기준 이상 초과하기 직전 전력사용량 

경보를 발령해 사용자가 전력 사용량을 조절할 수 있게 해준다. 이는 인공지능이 건물·사업자 정보, 한전 전력사용 데이터, 

날씨 등 빅데이터를 분석해 최대전력사용치 예측이 가능하기 때문이다. 또한 인공지능에 자동제어권을 부여하면 

피크제어를 위해 전력 가동의 우선순위를 자체 판단해 불필요한 전력사용을 일시적으로 차단할 수 있다.

▲ KT 에너지 관리서비스인 ‘에너아이즈’를 이용한 실시간 에너지 관리 모니터링 화면 / 심민관 기자

유양환 KT 스마트에너지사업단장은 

“빅데이터와 인공지능을 활용한 에너지 관리는 기업 뿐만 아니라 가정에서 곧 이뤄질 것”이라면서 

“생활가전 뿐 아니라 냉난방, 조명 등을 인공지능을 통해 제어할 경우 효율적인 에너지 사용이 가능해진다”고 말했다. 

김용석 성균관대 정보통신대학 교수는 “인공지능과 빅데이터를 통한 에너지 관리 서비스가 

기업(공단, 병원, 빌딩 등)에 이어 가정에 도입되는 것은 시간 문제”라고 말했다.