1. 대규모 산업 설비 제어를 위한 

AI 적용

‘인공지능(AI)’이 산업 전반의 패러다임을 변화시키고 있다. OpenAI의 ChatGPT, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude와 같은 생성형 AI 챗봇 서비스는 오랫동안 지배적 위치를 차지해 온 검색 서비스를 변화시키고 있다. 또한 이미지 생성, 영상 제작, 번역 등 다양한 연계 서비스로 확장되면서 산업의 업무 방식과 서비스 구조 까지 바꾸고 있다. 더 나아가 스마트폰과 컴퓨터 내부에서 주로 작동하던 AI는 점차 물리적 공간으로 확장되고 있다. 제조 생산 현장에 로보틱스가 도입되고 있으며, 물류·의료·농업 등 다양한 산업 분야에서는 AI가 실제 환경과 상호작용하는 이른바 ‘Physical AI’로 발전하고 있다. 

그러나 AI가 탑재된 드론, 로봇개, 수술용 로봇 등 비교적 독립적인 형태의 소형 AI 설비는 도입과 적용이 상대적으로 용이한 반면, 발전소·정수장·제철소와 같은 대규모 산업 설비에 AI를 적용하는 것은 다른 접근이 필요하다. 이러한 설비는 수십 년간 안정적인 운영을 목적으로 구축되어 왔으며, 안전성·신뢰성·연속성이 핵심 가치이기 때문이다. 특히 기존 대규모 설비 전체를 AI 기반 운영 체계에 맞춰 재구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 기존 운영 시스템과 설비를 유지하면서 AI 기술을 효과적으로 연계할 수 있는 최적의 시스템 구축 방안이 요구된다.

본고에서는 대규모 산업 설비의 AI 기반 자율운영을 구현하기 위해 필요한 시스템 구조와 주요 적용 이슈를 살펴보고, 기존 산업 인프라와 AI 기술을 조화롭게 결합하기 위한 최적의 구축 방향을 제시하고자 한다.

2. 대규모 산업 설비 제어 시스템 현황

대부분의 대규모 산업 설비는 각종 센서 모니터링과 원격 제어 기능을 갖춘 통합 시스템인 SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition)에 의해 운영된다. SCADA는 현장 센서·PLC(Programmable Logic Controller)·통신 네트워크·데이터베이스· HMI(Human Machine Interface) 등 다양한 구성 요소로 이루어져 있으며, 전력·에너지, 상하수도, 석유·가스 등 국가 기반 산업 인프라의 안정적인 운영을 담당하고 있다.

이러한 대규모 설비는 수많은 센서와 제어 장치가 유기적으로 연결된 복잡한 구조를 갖고 있기 때문에, 실시간으로 발생하는 방대한 데이터를 신속하고 안정적으로 수집·처리·분석할 수 있는 시스템이 필수적으로 요구된다.

일반적으로 대규모 산업 설비는 사진 1과 같이 다양한 운영 모니터링 화면을 통해 설비 상태를 실시간으로 확인하고, 필요에 따라 원격 제어를 수행한다. 이러한 설비는 잘못된 운영으로 막대한 인적·물적 피해가 발생할 수 있기 때문에, 전문 운영자에 의해 엄격한 절차와 관리 체계 하에서 운용된다. 대규모 산업 설비의 실제 시스템 구성은 복잡하지만, 주요 구성 요소와 데이터 흐름을 중심으로 단순화하면 그림 1과 같은 구조로 표현할 수 있다.

정수장 설비 제어를 예로 들면, 수처리 공정별 설비에 설치된 각종 센서 데이터는 통합 제어 시스템으로 전송되고, HMI 화면을 통해 운영자에게 실시간으로 표시된다. 설비 운영자는 공정별 센서 데이터와 운전 상태 정보를 기반으로 최적의 제어 판단을 수행하고, 이에 따른 제어 명령을 입력한다. 입력된 제어 신호는 SCADA 시스템을 통해 현장 설비로 전달되어 실제 설비 제어가 이루어진다.

 

이와 같은 시스템 구조에서 AI는 기존 SCADA 기반 설비 제어 시스템을 대체하는 방식이 아니라, 기존 운영 체계와 연계되는 형태로 구축된다. 즉, 기존 시스템에서 운영자가 수행하던 ‘데이터 현황을 분석하고 설비 운전을 판단하는 영역’을 AI가 담당하며, AI의 판단 결과를 기반으로 실제 설비에 제어 명령을 전달하고 실행하는 역할은 기존 SCADA 시스템이 수행한다.

3. AI 연계 플랫폼 구조

일반적으로 SCADA 서버는 통합 설비 제어를 위한 HMI 프로그램을 운영하기 위해 Windows OS 기반 환경에서 구축된다. SCADA 서버는 현장 센서 데이터의 수집·처리와 실시간 운영 화면 구성을 담당하며, 시계열 데이터 분석을 위한 트렌드 차트 표시와 이력 데이터 저장 기능도 수행한다.

그러나 SCADA 서버는 설비의 안정적인 제어와 운영을 담당하는 핵심 시스템이므로 높은 신뢰성과 가용성이 요구된다. 따라서 AI 플랫폼 소프트웨어와 분석 알고리즘을 기존 SCADA 서버에 직접 적용하기보다는, 별도의 AI 플랫폼 서버를 구성하여 설비 제어 시스템과 분리하는 방식이 바람직하다.

즉, 그림 3과 같이 SCADA 서버에서 생성되는 운영 데이터를 AI 플랫폼 서버로 전달하고, AI 플랫폼 서버에서 분석 및 판단 알고리즘을 수행하도록 구성함으로써 기존 설비 제어의 안정성을 유지하면서 AI 기반 자율운영 기능을 확장할 수 있다.

특히 최신 오픈 소스 SW 및 알고리즘이 대부분 Linux OS에 최적화되어 있으므로 AI 수행을 위한 별도 서버 구축이 필요하다. 즉, 설비 운영 안정성을 확보하기 위해 기존 SCADA 서버를 현행 유지하면서, AI 서버를 별도 구축하여 데이터 파이프라인을 연결하는 방식으로 시스템을 구축한다. SCADA 서버와 AI 플랫폼을 연결하는 구체적인 구조는 그림 4와 같이 예시적으로 확인할 수 있다.

SCADA 서버의 통합 제어 관리 소프트웨어 종류에 따라 내부 데이터 저장소에 접근하는 방식은 다를 수 있지만, 개방형 PLC 기반 시스템의 경우 데이터 연계 개발이 상대적으로 용이하다. 이를 활용하면 SCADA에서 생성되는 실시간 센서 데이터를 변환하여 AI 플랫폼으로 전달할 수 있다.

AI 플랫폼은 수신된 데이터를 데이터베이스 구조에 저장하고, 알고리즘은 저장된 실시간 데이터(예: 1분 주기)를 조회하여 분석을 수행한다. 분석 결과는 다시 데이터베이스 테이블에 저장되며, 해당 결괏값은 SCADA 서버로 전달되어 제어 TAG 값을 변경함으로써 실제 설비 제어에 반영된다.

AI 플랫폼 관점에서 보면 SCADA 서버는 알고리즘 수행에 필요한 실시간 운영 데이터를 제공하는 데이터 소스인 동시에, AI 분석 결과를 실제 설비 제어로 실행하는 인터페이스 역할을 수행한다. 이와 같은 구조를 통해 센서 데이터 모니터링과 물리적 설비 제어를 담당하는 SCADA 서버와, 데이터를 기반으로 판단 알고리즘을 수행하는 AI 플랫폼 간의 역할을 명확히 구분할 수 있다. 

이러한 분리 구조는 기존 설비 제어 시스템의 안정성을 유지하면서 AI 기반 자율운영 기능을 단계적으로 확장할 수 있는 효과적인 적용 방식이다.

4. 대규모 산업 시설에 대한 

AI 적용 이슈

전력·에너지, 상하수도, 석유·가스 등 대규모 산업 설비는 국가 기반 시설 또는 보안 관리 대상 설비로 지정되어 엄격한 시스템 관리와 운영 절차가 적용된다. 특히 이러한 설비는 안전성, 신뢰성, 연속 운전이 핵심 요구사항이므로 AI 적용 시 일반적인 IT 시스템과는 다른 접근이 필요하다.

따라서 대규모 산업 설비에 AI 기반 자율운영 체계를 구축하기 위해서는 기존 제어 시스템과의 연계, 운영 안정성 확보, 데이터 관리, 보안 등 다양한 요소를 종합적으로 고려해야 한다. 주요 적용 이슈는 다음과 같이 정리할 수 있다.

첫째, 대규모 산업 설비 제어를 위한 AI 운영 알고리즘은 결과의 정확성과 신뢰성에 대한 엄격한 검증이 필요하다. 잘못된 설비 제어로 인해 발생할 수 있는 피해 규모가 매우 크기 때문에, 일반적인 AI 서비스와는 다른 수준의 검증 체계가 요구된다. 특히 오류 가능성이 존재하는 생성형 AI 시스템과 달리, 산업 설비 제어 영역에서는 잘못된 판단이나 예측 오류가 곧 운영 장애로 이어질 수 있으므로 높은 수준의 신뢰성이 확보되어야 한다. 또한 설비 제어에 대한 최종 운영 책임은 여전히 담당자에게 있기 때문에, AI 기반 운영을 위해서는 운영자가 알고리즘의 판단 근거와 동작 원리를 이해할 수 있어야 한다. 아울러 예상치 못한 상황 발생 시 즉각적인 비상 대응이 가능하도록 운영자 중심의 검증·감시 체계를 함께 구축해야 한다.

둘째, 기존 산업 설비와 최신 AI 기술 간의 기술 격차(Technology Gap)를 극복하기 위한 체계적인 접근이 필요하다. 앞서 언급한 것처럼 대규모 산업 설비는 수십 년 전에 구축된 경우가 많아 기존 시스템을 유지하면서 최신 AI 알고리즘을 적용해야 한다. 이 과정에서 센서 데이터 품질이 AI 알고리즘 수행에 충분하지 않거나, 제어 명령이 설비 운영 특성으로 인해 지연되어 적시에 반영되지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 또한 알고리즘 정확도 확보에 필수적인 입력 데이터가 필요한 위치에 센서가 설치되어 있지 않아 데이터 확보 자체가 어려운 경우도 있다. 따라서 AI 적용을 위한 시스템 구축은 단순한 소프트웨어 도입에 그쳐서는 안 되며, 해당 사업장의 설비 관리 담당자와 협력하여 신규 센서 설치, 제어 설비 보완 등 하드웨어 개선을 병행해야 한다. 기존 산업 설비가 AI가 아닌 사람 중심의 운영을 전제로 구축되었다는 점을 고려하면, AI 기반 자율운영을 위해서는 핵심 알고리즘의 정확도 향상에 필요한 데이터 확보 관점에서 설비 개선 정책 방향을 수립할 필요가 있다.

셋째, 국가 기반 산업 설비의 특성을 고려한 폐쇄망 환경에서의 AI 운영 체계 구축이 필요하다. 대규모 산업 설비는 엄격한 보안 관리를 위해 외부 인터넷 연결이 제한된 폐쇄망 환경에서 운영되는 경우가 많다. 그러나 현재 AI 생태계의 발전은 인터넷 기반 오픈소스 소프트웨어 활용과 클라우드 서비스를 통한 신속한 개발·운영 환경을 기반으로 이루어져 왔다는 점에서, 폐쇄망 환경은 AI 시스템 구축에 상당한 제약 요소가 된다. 특히 사업소 간 내부 네트워크가 분리된 환경에서는 중앙 집중형 AI 운영 방식에도 한계가 있으므로, 각 사업소 자체적으로 안정적인 AI 운영이 가능한 독립형 시스템 구조를 고려해야 한다.

5. AI 적용 이슈 사례

(1) 데이터 측정 이슈 - 약품 주입률 

알고리즘 개선을 위한 센서 추가 설치 관련

상수도 정수처리 공정에서 약품 공정은 응집제를 주입하여 원수 내 탁질 입자가 플록(floc)을 형성하도록 하고, 이후 침전지에서 중력에 의해 제거함으로써 후속 여과 공정으로 안정적인 수질의 물을 공급하는 핵심 공정이다.

AI 알고리즘은 원수 특성을 나타내는 다양한 입력 인자(탁도, pH, 수온, 알칼리도, 전기전도도 등)를 기반으로 수질 변화를 분석하고, 최적의 응집제 주입률을 산출하는 머신러닝 기반 제어 알고리즘이다. 해당 알고리즘은 한국수자원공사 및 지자체 상수도사업소에 구축되어 운영자의 직접적인 개입 없이 자동 운전이 가능하도록 적용되었다.

 

그림 6의 분석 결과에서 확인할 수 있듯, AI 알고리즘(왼쪽 1계열)은 응집제 주입률을 산출하는 과정에서 검증 지표인 침전지 탁도를 일정 기준 이내로 보다 안정적으로 유지하도록 제어하는 것을 확인할 수 있다.

파란색으로 표시된 AI 기반 운영 결과는 일정 시간 간격(5분 이내)으로 약품 주입률을 제어하기 때문에 원수 특성 변화에 보다 신속하게 대응할 수 있다. 또한 운영자 판단에 의한 기존 운영 결과와 비교하면 주입률 변동 폭이 더 크게 나타나는 것을 확인할 수 있다(그림 7 좌측의 파란색 막대그래프). 그러나 제어 결과를 검증하는 지표인 침전지 탁도는 AI 기반 운영에서 오히려 더욱 안정적으로 유지되는 것을 확인할 수 있다(그림 7 우측의 파란색 막대그래프).

수처리 약품 공정은 AI 적용에 따른 운영 효과를 대표적으로 보여주는 사례 중 하나다. 그러나 약품 주입 제어에 AI를 적용하기 위해서는 몇 가지 기술적 고려 사항이 필요하다. 그중 하나는 약품이 투입되는 지점에서 침전지 탁도가 측정되는 지점까지 도달하는 데 소요되는 시간이 정수장별로 약 2~6시간이 소요된다는 점이다. 이로 인해 투입된 약품 주입률의 적정성을 침전지 탁도 결과를 통해 검증하기까지 장시간이 필요하다.

기존에는 운영자의 경험과 판단을 기반으로 약품 주입을 관리했기 때문에 시간 지연이 큰 문제가 되지 않았다. 그러나 AI 기반 최적 제어를 적용하면서 알고리즘의 판단 결과를 신속하게 검증하고 보정하기 위해서는 추가적인 실시간 데이터 확보가 필요하게 되었다. 이에 따라 그림 8과 같이 침전지 중간 지점에 추가 센서를 설치하여 공정 상태를 조기에 확인하고, AI 알고리즘의 정확도와 신뢰성을 향상시키는 설비 보완이 이루어졌다.

이 사례는 산업 설비의 AI 전환을 위해서는 단순히 알고리즘 개발만 지원하는 것이 아니라, AI 운영에 필요한 데이터 확보와 측정 환경 개선까지 함께 고려해야 함을 보여준다. 결국 정확하고 신뢰성 있는 데이터 확보가 AI 기반 자율운영의 핵심 기반이 된다.

(2) 제도적 제한 이슈 

– 송수 펌프 제어 알고리즘 구축 관련

대규모 산업 설비에서 펌프는 대표적인 전력 다소비 설비로, 효율적인 운영을 통해 상당한 에너지 절감 효과를 기대할 수 있는 핵심 설비다. 정수장의 경우에도 배수지 수위 안정성을 유지하면서 펌프를 효율적으로 운영하는 것이 중요한 이유는 펌프 운전 최적화가 에너지 절감과 직결되기 때문이다.

수처리 설비의 에너지 절감은 단위 처리량당 전력 사용량인 전력 원단위 최소화를 통해 달성할 수 있으므로, 전력 효율이 우수한 펌프가 최적 운전점에서 운전되도록 AI 알고리즘을 구성해야 한다. 또한 시간대별 전력 요금 체계에 따라 경부하·중간부하·최대부하 시간대의 운영 전략이 달라지므로, 부하 시간대를 고려한 운전 최적화도 중요하다.

그러나 실제 운영 환경에서는 기술적 최적화만으로 이상적인 운전이 항상 가능한 것은 아니다. 예를 들어 전력을 소비하며 펌프 운전을 담당하는 정수장 측에서 최적 운전 계획을 수립하더라도, 관리 주체가 다른 배수지에서 밸브를 개방하지 않으면 계획된 급수가 이루어질 수 없다. 야간 경부하 시간대에 전력 비용 절감을 위해 펌프를 가동하려 해도 배수지 밸브가 닫혀 있다면, 펌프 운전 자체가 불가능한 상황이 발생할 수 있다.

이와 같은 문제는 관리 체계 일원화 등 제도적인 개선이 필요한 영역이지만, AI 기반 운영 알고리즘은 운영 환경상의 제약 요소까지 고려해야 한다. 즉, 배수지 수위의 상승·하락 추이와 밸브 개방 패턴을 분석하여 밸브 운전 가능 시점을 예측하고, 전력 요금이 낮은 시간대에 펌프 운전이 이루어질 수 있도록 알고리즘을 고도화할 필요가 있다.

특히 HMI 화면이나 단순 데이터 분석만으로는 확인하기 어려우나, 운영자가 경험적으로 적용하고 있는 암묵적 운영 지식은 AI 알고리즘 구축 과정에서 반드시 반영되어야 한다. 따라서 현장 운영 현황 조사 단계에서 시스템 외적 요인을 체계적으로 파악하고, 데이터와 알고리즘 설계에 반영하는 관리 체계가 필요하다.

(3) 시스템 연계 이슈 – 실시간 데이터 확인 및 제어를 위한 Gateway 구축 관련

제어 대상 설비의 특성에 따라 실시간 제어가 지원되지 않으면 정상적인 운영이 어려울 수 있다. 예를 들어 앞서 살펴본 약품 주입률 제어는 5분 단위로 산출된 결과를 적용할 수 있지만, 펌프 On/Off 제어는 운전 조건 변화에 따라 즉시 반영되어야 한다. 특히 관로 압력과 흡수정·배수지 수위 관리는 임계값 초과 여부가 설비 운영 안정성과 직결되므로 신속한 판단과 제어가 필수적이다.

따라서 AI 알고리즘이 설비 제어와 직접 연계되기 위해서는 실시간 데이터 확인과 제어 명령 전달을 수행할 수 있는 Gateway 시스템이 필요하다(그림 10 참조). 실제 정수장 송수펌프 AI 운영 알고리즘 구축 과정에서도 실시간 Gateway 기반의 제어 시스템을 적용하여 안정적인 무중단 운영이 가능하도록 구성하였다.

이와 같은 구조에서는 데이터 확인과 설비 제어 기능이 플랫폼 데이터 파이프라인에만 의존하지 않고, 알고리즘 단계에서 직접 수행될 수 있다. 이를 통해 알고리즘 개발의 유연성과 자유도를 높일 수 있으며, 복잡도가 높은 설비 제어 알고리즘에서도 신속하고 안정적인 제어가 가능하다.

6. AI 확장 적용을 위한 표준화

대규모 산업 설비는 일반적으로 SCADA 시스템을 통해 원격 제어되며, SCADA 시스템은 각종 센서에서 수집되는 데이터를 TAG 기반으로 관리하는 표준화된 데이터 구조를 갖추고 있다. 산업 분야와 설비 종류에 따라 세부적인 차이는 있지만, SCADA 시스템 내 데이터 관리 방식은 유사한 구조를 기반으로 운영되기 때문에 AI 플랫폼의 데이터 파이프라인 구성, 데이터 전처리, 제어 알고리즘 개발 등의 효율성을 높일 수 있다. 이는 곧 AI 알고리즘 구축 과정의 표준화를 가능하게 하며, 동일하거나 유사한 산업 분야에서는 기존에 개발된 데이터 처리 방식과 알고리즘을 기반으로 AI 적용 범위를 효과적으로 확대할 수 있음을 의미한다.

특히 유사 산업 분야로 AI 적용을 확대하기 위해서는 분야별 특성을 반영한 세부적인 표준화가 중요하다. 실제로 한국수자원공사는 AI 정수장 구축과 관련한 ISO 표준화를 추진하고 있으며, OECD BDN 인증을 획득하는 등 세계적인 AI 정수장 시스템 구축 표준화를 주도하고 있다. 시범 구축된 화성정수장은 세계경제포럼(World Economic Forum)이 선정하는 혁신 제조 설비인 등대공장(Lighthouse Factory)에 선정되었으며, 국내에서도 기술력을 인정받아 장영실상을 수상한 바 있다.

비즈데이터는 한국수자원공사와 함께 화성정수장 AI 정수장 시범 구축 및 전국 확산 사업에 참여하여, 한강 및 영산·섬진강 유역의 총 18개 정수장에 AI 기반 정수장 시스템 구축을 완료하였다. 현재는 캐나다·태국·베트남 등 해외 AI 수처리 사업에도 참여하며, 대규모 산업 설비 분야의 AI 적용 범위를 확대하고 있다.

또한 정수장 설비 제어 영역에 생성형 AI 기술을 연계하여 운영 효율성과 자율운영 수준을 향상하기 위한 고도화 사업도 추진하고 있다. 이처럼 적용 산업 분야를 지속적으로 확대하는 동시에, AI 플랫폼과 기존 설비 제어 시스템 간의 연계 기술을 발전시키고 있다.

수십 년 전 구축된 기존 산업 설비라도 SCADA 시스템을 매개로 AI 플랫폼과 연결하면, 에너지 절감·운영 안정성 향상·약품 및 원자재 사용량 절감 등 실질적인 경제적 효과를 창출할 수 있다. 이는 기존 SCADA 시스템 내부에 축적되어 있던 데이터를 AI 기반 의사결정 자원으로 전환함으로써, 대규모 산업 설비 분야의 AX(AI Transformation, 인공지능 전환) 확산을 촉진하는 기반이 될 것이다.

 

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