초록

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전력산업전반의 환경분석과 인공지능 기술수준 및 동향 분석을 통해 전력AI 비즈니스 모델 선정방안을 도출하고 해당 솔루션 개발에 필요한 핵심기술을 선정하기 위한 기술가치 평가기준을 수립하고자 한다.

전력산업전반의 환경분석과 인공지능 기술수준 및 동향 분석을 통해 전력AI 비즈니스 모델 선정방안을 도출하고 해당 솔루션 개발에 필요한 핵심기술을 선정하기 위한 기술가치 평가기준을 수립하고자 한다.

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 연구에서는, 국내 전력산업 환경 및 전력인공지능 기술현황을 분석하고 “전력AI 비즈니스모델 선정방안”과 해당 솔루션의 개발을 위한 “기술가치 평가기준”을 수립하여 국내 전력산업에 적용 및 활용할 수 있는 인공지능 솔루션 도출 방안에 대해 기술한다.
• 국내 환경에 적합한 전력AI 비즈니스모델의 개발에 필요한 핵심 기술의 선정을 위하여 본 연구에서는 다음과 같은 “기술가치 평가기준”을 제시하는 바이다.
• 본 연구에서는 국내전력시장의 인공지능 도입을 위한 “전력AI 비즈니스모델 선정방안”을 도출하였으며 이를 위한 비즈니스 환경분석과 AI관련 법/규제/정책을 분석하고, 국내 인공지능 기술수준을 진단하기 위한 서비스/R&D 현황과 국내 전력시장의 동향에 대해 기술하였다.

제안 방법

• 2018년 세계 AI 관련 시장은 지난해(6920억달러)보다 70%성장한 1조2000억달러(약 1296조원) 규모이며, 2022년까지 매년 두 자릿수 성장률을 기록하여 2018년보다 3배 이상 증가한 3조9000억달러(약 4210조원) 규모에 이를 것으로 예상된다. 가트너는 AI는 연산능력, 규모, 속도, 데이터 다양성, 심층신경망(DNN) 발전 등으로 향후 10년간 가장 파괴적인 기술으로 자리매김할 것이며 2017-2022년 기업들이 AI 기반 제품과 서비스를 위해 가장 주목할 부분은 한가지의 기능에 특화돼 틈새시장을 공략하는 솔루션으로 분석했다.
• 업무·기술요인을 고려한 AI적용 우선순위 평가를 수행한 결과 전력계통ICT 서비스지능화, 전력경영업무 서비스지능화, 전력AI 서비스플랫폼 3가지 분야로 구분하고 전력 설비감시/상태추론/위험예측을 포함한 10가지 사업화 가능한 비즈니스 모델을 자체 선정하였다.
• 첫째, 기업 내부환경 및 역량을 분석한다. 기업의 업무 영역에서 사업화가 가능한 비즈니스 모델 도출을 위해서는 기업 내부의 환경 진단이 우선되어야 한다.
• 둘째, 기업 외부환경을 분석한다. 전력산업의 위험요인은 현재 전력산업의 데이터 활용에 제약이 있다는 점과 AI기술의 급속한 변화, 국외 선진업체 플랫폼 시장 선점 등으로 분석된다.
• 대내외 환경에 대한 진단/분석 수행 이후 전력AI의 적용영역을 선정하기 위하여 업무요인과 기술요인에 대해 동일한 가중치를 부여하여 우선순위 평가기준을 수립하였다. 먼저, 업무요인은 적용 효과성과 정책 부합성을 토대로 고려하여야 한다.
• 전력산업에 인공지능 기술 활용을 위한 기 도출된 전력 AI 솔루션 검증 및 신규 유망 분야를 도출하고자 학계 전문가 6인(전력분야 3인 + AI 분야 3인)으로 구성된 Focus Group Interview를 수행하였다. 그룹토의 및 설문조사를 통하여 수요예측 및 설비수명 예측, 에너지 효율화 관점 접근 등 8개 항목의 전력AI 적용분야 및 방향을 도출하였고, 기 도출된 전력AI 솔루션 적용가능성을 확인하였다.
• 이후 내부 및 외부 전문가 인터뷰를 통한 도출된 솔루션의 적용 가능성을 확인하여 정확한 기준과 수치를 바탕으로 비즈니스모델을 선정할 수 있다. 본 연구는 비즈니스 모델 선정 이후 해당 솔루션의 개발을 위한 핵심기술의 선정도 고려하였으며 이를 위한 기술가치 평가기준을 수립하였다. 위 기준을 바탕으로 핵심기술을 선정하여 교육 및 전문 인력의 확보, 공동연구 및 협력의 강화, AI 실무 능력 강화 등의 기술력의 제고 방안과 핵심기술의 확보 방안을 마련하고 이행하려는 노력이 필요한 것으로 보인다.

성능/효과

• 전력산업에 인공지능 기술 활용을 위한 기 도출된 전력 AI 솔루션 검증 및 신규 유망 분야를 도출하고자 학계 전문가 6인(전력분야 3인 + AI 분야 3인)으로 구성된 Focus Group Interview를 수행하였다. 그룹토의 및 설문조사를 통하여 수요예측 및 설비수명 예측, 에너지 효율화 관점 접근 등 8개 항목의 전력AI 적용분야 및 방향을 도출하였고, 기 도출된 전력AI 솔루션 적용가능성을 확인하였다.

후속연구

• 이로 인해 인공지능을 활용한 새로운 형태의 비즈니스군이 형성되고 있으며, AI를 혁신적인 서비스 변화의 핵심기술로 인식하고 도입하려는 움직임도 활발하다. 향후 예상되는 시장변화를 고려해 볼 때, 전력산업에서 인공지능기술의 적용방법은 다양성을 지니고 있으며, 전력산업의 발전을 위해서 전력인공지능 도입을 위한 솔루션 및 기술의 연구 개발은 꾸준히 지속되어야 할 것이다. 본 연구에서는, 국내 전력산업 환경 및 전력인공지능 기술현황을 분석하고 “전력AI 비즈니스모델 선정방안”과 해당 솔루션의 개발을 위한 “기술가치 평가기준”을 수립하여 국내 전력산업에 적용 및 활용할 수 있는 인공지능 솔루션 도출 방안에 대해 기술한다.
• 정부는 인공지능 분야 규제 혁신을 위해 ‘지능정보사회 중장기 종합대책’을 세우고 제4차 산업혁명에 대응해 현행 ‘국가정보화 기본법’을 ‘지능정보화 기본법‘으로 개정하였다. 또한 데이터 재산권의 보호와 가치 분배 등 지능정보 기술 기반 확보를 위한 조항을 추가하고, 인공지능의 안전성, 사고 시 법적 책임 주체, 기술개발 윤리 등 인공지능 확산에 따라 전 세계적으로 논의되고 있는 법제도 이슈와 관련하여 각계 의견을 수렴해 규제정비 방향을 제시할 계획이다. 과학기술정보통신부는 산학연 전문가로 구성된 “뭘키울까” TF를 통해 혁신성장동력 13개 분야를 선정(인공지능 포함)하고 5년간 7조 9600억원을 투입하기로 결정하였다.
• 전력AI 비즈니스모델의 선정은 국내 시장의 변화와 새로운 인공지능 기술의 등장 등의 가변적인 요소와 기업 내부역량을 충분히 고려하여야 하며, 업무와 기술요인으로 분류한 AI 적용 우선순위 평가 기준을 바탕으로 솔루션을 도출할 수 있다. 이후 내부 및 외부 전문가 인터뷰를 통한 도출된 솔루션의 적용 가능성을 확인하여 정확한 기준과 수치를 바탕으로 비즈니스모델을 선정할 수 있다. 본 연구는 비즈니스 모델 선정 이후 해당 솔루션의 개발을 위한 핵심기술의 선정도 고려하였으며 이를 위한 기술가치 평가기준을 수립하였다.
• 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심으로 꼽히는 만큼 기술 경쟁의 주도권을 잡기 위해 국가적인 차원의 노력이 경주되어야 하며, 최우선적으로 제도의 정비와 인재 육성을 위한 투자가 절실하다. 비즈니스모델 선정방법과 핵심 기술 확보를 위한 기술가치 평가기준의 수립을 통하여 성공적인 인공지능 솔루션의 구축 및 국내 전력시장의 경쟁력을 강화할 수 있는 계기가 마련되어야 할 것이다.

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질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
2018년 기준 인공지능 국내 시장	2018년 기준 인공지능 국내 시장 규모는?	2018년 기준 인공지능 국내 시장은 전체 7.5조원 규모로 2020년까지 11.1조원 규모로 성장할 것으로 분석되며, S/W 및 알고리즘 3.
인공지능 국내 시장	2020년에는 인공지능 국내 시장 규모가 어느 정도까지 성장할 것으로 분석되는가?	2018년 기준 인공지능 국내 시장은 전체 7.5조원 규모로 2020년까지 11.1조원 규모로 성장할 것으로 분석되며, S/W 및 알고리즘 3.4조원, 영상처리 및 영상인식 3.
제도적 지원 그리고 투자환경 조성	국외 시장은 인공지능 관련 기업을 위해 제도적 지원 그리고 투자환경 조성에 적극적인데 중국은 어떤 노력을 하고 있는가?	국외시장은 중국과 미국이 자국 내 대기업이 적극적으로 인공지능 관련 기업을 인수 합병할 수 있도록 절차 간소화 및 제도적 지원 그리고 투자환경 조성에 적극적이다. 중국은 AI를 'Made in China 2025 계획'의 주축 중 하나로 삼고 2030년까지 인공지능 기술 분야에서 세계 정상이 되겠다는 목표도 세워놓고 있다. 미국도 인공지능 분야에 막대한 투자와 기술개발을 통해 인공지능 서비스의 고도화에 집중하고 있다.

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