최근 6개월 사이에 여수와 구미 등 산업단지에서 크고 작은 안전사고가 이어지면서 국민적 관심이 커지고 있다. 사고가 일어나기 전에 미리 알 수 있다면 얼마나 좋을까.

국내 연구진이 오래된 공장시설이나 노후한 원전 등의 사고 여부를 미리 할 수 있는 방법을 개발해 국제전기전자공학회(IEEE) 학술분과에서 주는 최고 논문상을 수상했다.

윤병동 서울대 기계항공공학부 교수팀은 ‘서스펜션 데이터(suspension data)’를 이용해 기계 수명을 진단할 수 있는 방법으로 IEEE 학술분과인 신뢰성학회(Reliability Society)에서 최고 논문상을 받았다고 19일 밝혔다. 서스펜션 데이터란 아직 확실하지 않은 ‘미지의 정보’를 뜻한다.
기계의 현재 상태를 예상하고 진단하는 기술은 피부 상태나 머리색깔을 보고 나이를 짐작하는 것과 비슷하다. ‘대략 50대가 되면 흰머리가 얼마 정도 생긴다’는 정보를 바탕으로 나이를 얼추 맞히는 것처럼, 기계의 온도나 진동 신호가 일정 상태이면 얼마나 노후했는지 파악할 수 있는 것이다.
기존의 고장예지기술은 기계를 처음 작동할 때부터 고장이 날 때까지 정보를 모두 알고 있어야 했다. 방대한 자료가 있어야 수명에 대해 정확히 판단할 수 있다는 것이다. 그러나 이 방법을 사용하려면 비용이 너무 많이 든다는 문제가 있다.
연구진은 기계를 작동한 시점부터 현재까지 자료만 모으고, 이 자료를 바탕으로 앞으로 신호가 어떻게 변할지 예측했다. 마치 한 조각의 정보를 바탕으로 미지의 정보를 예측하는 것이다. 이렇게 하면 수명 예측에 필요한 전체 정보를 얻을 수 있고, 이를 기존에 사용하던 방법에 적용해 기계나 시스템의 수명을 미리 파악하게 된다.
논문 1저자인 김태진 석박사통합과정 학생은 “발전소 같은 대형 시스템은 처음부터 수명이 다할 때까지 정보를 모아둔 게 거의 없기 때문에 고장을 미리 예측하는 게 어려웠다”며 “이 방법은 공장, 시스템, 발전소 등 다양한 기계나 시스템에 모두 적용할 수 있다”고 말했다.
윤병동 교수는 “이번 연구를 통해 데이터를 수집할 때 드는 비용을 줄일 수 있게 됐을 뿐 아니라 파손 데이터를 얻는 것이 불가능했던 대형, 고가의 시스템에 대한 수명 예측도 가능할 것”이라며 “한국전력연구원과 공동 연구 중이 초초임계압 화력 발전소와 대규모 해상풍력발전단지, 스마트플랜트 등에 적용될 예정”이라고 밝혔다.

박태진 기자 tmt1984@donga.com