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한양대학교 기계공학부 오기용 교수 연구팀의 ‘Physical AI 기반 송전설비 자율 점검 기술’ 관련 연구가 스마트 인프라 분야 세계적 학술지 『Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering(CACIE, IF 9.1, JCR Top 0.8%)』에 연속 게재되며, 산업시설 점검 방식의 새로운 패러다임을 제시하는 성과를 거두었다.
최근 생성형 AI 확산과 초대형 데이터센터 구축 증가로 국가 전력 수요가 급증하면서 송전설비의 안정적 운영이 국가 경쟁력의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 송전설비는 넓은 지형과 다양한 기상 환경에 지속적으로 노출되기 때문에 정밀 점검이 필수적이지만, 기존 점검 방식은 접근 위험성, 시야 제약, 수동 촬영 데이터의 한계로 인해 일관된 판단 확보가 어렵다는 문제가 제기되어 왔다. 이러한 한계를 해결하기 위해서는 설비 구조와 주변 환경을 스스로 파악하고, 상황에 따라 비행·관측 위치를 조정하며 점검까지 수행할 수 있는 Physical AI 기반 자율 점검 기술이 필요했다. Physical AI는 실제 환경의 물리적 특성을 해석하고 스스로 판단하는 차세대 지능기술로, 복잡한 산업 시설의 점검 자동화를 자율화로 확장할 수 있는 핵심 기술로 평가된다.
오기용 교수 연구팀은 이러한 산업적 요구에 대응해 송전설비를 실시간으로 인지·추정하며 비행, 접근, 점검 판단까지 수행하는 세계 최초의 Physical AI 기반 자율 점검 기술을 개발했다. 연구팀은 멀티모달 센서 기반 환경 인지, UAV 제어, 점검 알고리즘을 통합한 자율 점검 체계를 구현해 인간 개입 없이 송전설비를 탐색하고 진단할 수 있도록 했다. 특히 제안된 자율비행 기술은 GPS 신호 없이도 송전설비 구조 분석만으로 비행 자세를 안정적으로 유지해 전자기장 간섭이 강한 송전선로 환경에서도 안정적 점검이 가능하다. 또한 송전선 처짐(sag)을 온도 정보와 연계해 정밀 평가하는 기술을 개발해 고온·극한 운전 조건까지 고려 가능한 정교한 환경침해 분석 체계를 제시했다. 오기용 교수는 “송전설비의 구조를 스스로 이해하고 실제 점검까지 수행할 수 있는 Physical AI 기술의 파이프라인을 구현했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 다양한 모빌리티 플랫폼으로 확장돼 산업 현장의 점검 자동화와 운영 효율을 크게 높일 것”이라고 밝혔다.
첫 번째 연구인 자율비행 기술 논문 「Autonomous flight strategy of an unmanned aerial vehicle with multimodal information for autonomous inspection of overhead transmission facilities」에는 전문수 석박통합과정생이 제1저자, 정시헌 박사가 공동저자, 오기용 교수가 교신저자로 참여했으며, 2024년 3월 11일에 게재됐다. 두 번째 연구인 송전선 환경침해 평가 기술 논문 「Environmental infringement and sag estimation for power transmission lines with unmanned aerial vehicles and multi-modal sensors」에는 전문수 석박통합과정생과 정시헌 박사가 공동제1저자, 오기용 교수가 교신저자로 참여했으며, 2025년 9월 1일에 게재됐다. (끝)
