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딥 러닝 기반 송전선로 부식도 예측 모델 개발
한전KDN, 안정적 송전선로 운영 기대
2017년 12월 06일 (수) 김남표 elenews@chol.com

한전KDN(사장 임수경)은 지난 6일 대한전기학회 동계학술대회에서 딥 러닝(Deep Learning) 기술을 활용해 가공 송전선로의 부식을 진단할 수 있는 모델을 발표했다.

이번에 개발한 딥 러닝 기반의 송전선로 부식진단 모델은 육안으로 식별이 불가능한 가공 송전선로의 내부 부식이나 이상상태를 판단하는데 이용 할 수 있다. 따라서 안정적인 송전선로 운영에 기여할 것으로 기대된다.

와전류 탐상법과 같은 비파괴 방식으로 송전선로의 부식상태 진단이 가능하며, 학습된 34,000여건의 데이터를 이용해 90% 이상의 정확도를 나타냈으며, 한전KDN은 본 모델의 논문과 프로그램 등록을 마친 상태이다.

한전KDN 관계자는 “딥 러닝 기반의 송전선로 부식진단 모델을 통해 보다 효율적이고 경제적인 전력설비운영이 가능할 것으로 기대된다”고 말하며, “추가적으로 다양한 전력 설비에 대한 고장 예측 및 효율적 전력망 운영을 가능하게 하는 연구도 진행 중에 있다”고 밝혔다.

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