서울대 윤병동 교수팀, 딥러닝 기반 발전소 터빈설비 진단 기술 개발

서울대 공과대학은 윤병동 기계항공공학부 교수(사진) 연구팀이 세계 최초로 딥러닝 기술을 활용한 발전소 내 다양한 용량의 터빈설비 건전성 상태를 진단하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.

터빈은 물, 가스, 증기 등의 유체가 가지는 에너지를 기계적인 에너지로 전환하는 회전기관이다. 회전체의 원주에 여러 개의 깃(blade)과 날개를 심고, 거기에 증기 또는 가스를 내뿜어 고속회전시키는 기계로 자동차 비행기 등 이동수단 및 발전소 등 다양한 분야에 사용된다.

최근 국내외 발전소의 노후화에 따라 유지보수 및 관리 비용이 지속적으로 증가하면서 업계에선 발전소에서 얻어지는 빅데이터를 활용한 건전성 상태 예측·진단 기술에 대한 수요가 많았다. 윤 교수 연구팀은 컴퓨터가 스스로 발전소의 다양한 터빈을 관찰하고 빅데이터를 수집해 터빈에서 발생하는 오정렬, 마찰 불량 등을 점검하는 기술을 개발했다.

이번 연구는 해당 분야의 최고 저널인 ‘IEEE Transactions on Industrial Electronics(TIE)’에 게재됐다. 윤 교수는 “이 기술은 풍력발전기 등 청정에너지 발전 분야, 산업용 로봇 등의 회전체 시스템 분야에 다양하게 확대 적용할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

황정환 기자 jung@hankyung.com