발전소 운영 방식이 인공지능을 중심으로 재편되는 흐름이 본격화됐다. 한국남부발전이 연세대학교, 한전KPS와 손잡고 발전설비 전반을 진단하는 범용 AI 기술 확보에 나섰다. 단순 점검을 넘어 고장을 미리 읽어내는 구조로 전환이 시작됐다.

이번 협약은 발전설비 안전성과 신뢰성을 끌어올리기 위한 기술 개발의 출발점으로 설정됐다. 기존 AI 진단 방식이 특정 설비나 고장 유형에 집중돼 있었던 것과 달리, 여러 설비에 동시에 적용 가능한 범용 기술 확보가 핵심이다. 발전소 전체 시스템을 하나의 흐름으로 읽겠다는 접근이다.

남부발전은 실제 발전소에서 축적된 데이터를 제공하고, 개발된 기술의 실증 환경을 맡는다. 현장에서 수집된 데이터는 설비 상태를 정밀하게 분석하는 데 핵심 자원으로 작용한다. 단순 이론이 아니라 실제 운영 데이터를 기반으로 기술을 검증하는 구조다.

연세대학교는 AI 알고리즘 설계를 담당하며 범용성을 확보하는 데 집중한다. 다양한 설비 조건에서도 동일하게 작동하는 연산 방식이 확보돼야 기술의 활용 범위가 넓어진다. 한전KPS는 현장 정비 경험과 고장 분석 데이터를 결합해 실제 적용 가능성을 높이는 역할을 맡는다. 숫자는 없다. 대신 구조가 있다. 이번 협력은 특정 설비 단위가 아니라 발전소 전체를 하나의 데이터 흐름으로 묶는 방식으로 설계됐다.

기존 방식에서는 설비별 고장 징후를 개별적으로 추적했다면, 이번에는 시스템 전체 상태를 종합적으로 판단한다. 이는 발전소 운영 효율뿐 아니라 돌발 고장으로 인한 정지 리스크를 줄이는 데 직결된다. 결국 발전소 운영 비용과 전력 공급 안정성 모두에 영향을 미치는 변화다. 특히 목표로 제시된 설명 가능한 AI 기반 예지보전 시스템은 단순 경고를 넘어 원인 분석과 대응 방안까지 제시하는 단계로 확장된다. 현장 운영자가 판단 근거를 확인할 수 있어 의사결정의 신뢰도가 높아진다. AI가 판단을 내리는 과정을 설명할 수 있다는 점이 기존 기술과의 차이다.

김경민 한국남부발전 AX본부장은 “이번 협약은 예측 정비를 넘어 인공지능 기술 격차를 벌리기 위한 출발점”이라며 “연세대학교의 연구 역량과 한전KPS의 현장 기술을 결합해 미래형 발전소 모델을 구축하겠다”고 말했다.

이 협력은 부산을 포함한 국내 발전 산업 전반에도 영향을 준다. 남부발전이 운영하는 발전소와 연계된 지역 산업 구조에서 설비 안정성은 곧 지역 경제의 안정성과 연결된다.

발전소 운영 방식이 바뀌면 협력업체와 정비 시장의 흐름도 함께 달라질 수밖에 없다. 실제 발전소 운영에 언제, 어떤 방식으로 반영되느냐에 따라 이 협약의 성과는 전혀 다른 결과로 나타난다.