한국가스공사(사장 최연혜)가 자체 개발한 천연가스 배관망 분석 시스템인 ‘KOSPA’에 인공지능(AI) 기술을 접목해 기존의 운영 패러다임 바꿨다. 숙련공의 경험에 의존해 액화천연가스(LNG) 공급량을 조절하는 방식에서 벗어나 빅데이터 기반으로 과학적 운영 체계를 구축했다. 가스 공급의 안정성을 높이고, 적지 않은 예산을 절감하는 성과를 거둘 것으로 예상된다.
그동안 천연가스 배관망 운영은 중앙통제요원이 원격 제어설비 데이터를 확인하는 방식으로 이뤄졌다. 개인의 경험과 노하우에 따라 의사결정을 내렸다. 그런데 신재생에너지 비중이 늘면서 LNG 발전을 켜고 끄는 변동성이 커졌고, 사람의 직관만으로는 신속하고 정교한 대응에 한계가 있다. 인적 오류(휴먼에러) 발생 가능성도 점점 커졌다.
가스공사는 KOSPA 시스템에 ‘AI 기반 생산기지 송출량 최적화 모델’을 도입했다. 과거의 방대한 발전소 운영 데이터를 AI에 학습시켜 최소 생산비용과 적정 공급 압력을 동시에 만족하는 기지별 최적 LNG 송출량을 자동으로 산출하는 시스템이다. 통제요원은 AI가 제시하는 시나리오를 바탕으로 객관적인 의사결정을 내릴 수 있다.
새 시스템 도입의 핵심 성과는 유관 기관과의 ‘데이터 칸막이’를 제거했다는 점이다. LNG 발전이 얼마나 필요할지 발전소들의 예측 정확도를 대폭 끌어올렸다. 가스공사에 있어서 개별 발전사의 LNG 소비량은 천연가스를 얼마나 공급할지 결정하는 중대 변수지만, 발전 계획량은 각사별 영업비밀로 분류된다. 이 때문에 전력거래소는 상세 데이터를 공유하기 어려웠다.
가스공사는 이를 해결하기 위해 끈질긴 설득과 협의를 진행했다. 개별 발전소 정보 대신 행정구역별 통합 정보를 받는 대안을 제시해 영업비밀 침해 우려를 해소했다. 산업통상부와 에너지 기관들이 기존에 만들어둔 ‘에너지 수급정보공유시스템’을 활용해 보안 문제와 예산 문제를 동시에 해결했다. 이 발전계획 데이터를 AI 모델에 반영한 결과, 기존 10%대에 달하던 공급량 예측 오차율을 3%대로 대폭 낮출 수 있었다.
AI 모델은 인천·평택 등 주요 LNG 공급기지의 가동률을 최적으로 조정하고, 생산단가가 낮은 설비를 우선 가동하도록 설계됐다. 가스공사는 AI 모델 도입을 통해 연 69억원을 절감할 수 있을 것으로 전망했다.
기술 자립에 따른 수입 대체 효과도 작지 않다. 30억 원 규모의 외국산 프로그램 도입 비용과 매년 발생하는 유지보수료를 절감하게 됐다. KOSPA를 고도화해 실시간 계통 압력 시뮬레이션이 가능해졌고, 사고가 발생하면 신속하게 초동 조치를 할 수 있게 됐다. 발전소의 안전 관리 수준을 한 단계 높였다는 평가를 받는다.
가스공사 관계자는 “이번 성과는 공공 데이터 활용과 기관 간 협업이 에너지 산업의 효율성을 어떻게 극대화할 수 있는지 보여주는 사례”라며 “AI 기술을 고도화해 더욱 안전하고 저렴한 에너지를 공급하는 데 주력하겠다”고 밝혔다.
김대훈 기자 daepun@hankyung.com
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