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[IT뉴스]풍력발전기 점검에 로봇·AI 결합…골든플래닛, 실증 착수

온카뱅크관리자

2026-11-12 15:47:25

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 <img alt="제주 해안에 설치된 풍력발전기" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/etimesi/20261112153943075drjd.png" data-org-width="700" dmcf-mid="UIFuWp2uO6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/etimesi/20261112153943075drjd.png" width="658">
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 제주 해안에 설치된 풍력발전기
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 풍력발전기 날개 내부를 소형 로봇이 촬영하면 인공지능(AI)이 균열과 부식 등 결함 후보를 현장에서 곧바로 찾아내는 점검 서비스가 개발된다.
 AI·데이터 전문기업 골든플래닛은 '경량 AI·소형 데이터센터 연계 풍력 블레이드 내부 점검 로봇 서비스' 개발에 착수했다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2026년 소형 데이터센터 기반 AI 산업 성장 지원 사업' 일환이다. 총사업비는 4억9600만원으로 정부 지원금은 3억7200만원이다.
 골든플래닛은 풍력 블레이드 내부 영상을 분석하는 경량 AI 모델과 결함 탐지 체계를 개발한다. 로봇 영상에서 불필요한 장면을 걸러내고 결함 후보를 선별한 뒤 제주 AI데이터센터와 연계해 모델을 재학습·고도화한다. AI 모델 학습과 검증은 네피리티가 운영하는 제주 AI데이터센터에서 이뤄지며, 인포뱅크는 AI 개발 총괄과 기술·사업화 컨설팅을 맡는다.
 풍력 블레이드 내부는 좁고 어두운 데다 통신 환경도 열악해 점검이 쉽지 않다. 기존에는 작업자가 촬영한 영상을 다시 확인해 결함을 판독했다. 판독 경험에 따라 결과가 달라질 수 있고, 영상을 모두 저장·전송해야 해 데이터와 전력 부담도 컸다.
 골든플래닛은 현장 장비와 AI데이터센터가 역할을 나누는 방식으로 이를 개선한다. 로봇 촬영 영상은 현장 소형 컴퓨터에서 AI가 즉시 분석한다. 흐리거나 흔들린 화면을 걸러내고 균열·박리·부식·오염·수분 침투 흔적 등 5가지 결함 후보의 위치와 크기를 표시한다. 결함 가능성이 높은 영상만 저장·전송해 데이터 처리량을 줄인다.
 선별된 영상은 제주 AI데이터센터에서 정밀 분석된다. 골든플래닛은 축적 영상을 활용해 AI 모델을 재학습하고 개선된 경량 모델을 현장 장비에 다시 적용한다. 점검을 반복할수록 판독 성능을 높이는 구조다. 결과는 결함 위치와 유형, 위험도, 대표 이미지를 담은 표준 리포트로 제공된다.
 실증은 수요기업 프리즘과 진행한다. 프리즘의 블레이드 영상과 촬영 데이터를 활용해 골든플래닛 AI가 탐지한 결함 후보와 전문가 판독 결과를 비교·검증한다. 
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 <img alt="골든플래닛 관계자가 호텔난타 제주에서 열린 '2026 소형 데이터센터 기반 AI산업 기술교류회' 상담부스에서 로봇·AI 기반 풍력 블레이드 내부 점검 기술을 소개하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/etimesi/20261112153944315nhsy.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="uzEsLrTsE8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/etimesi/20261112153944315nhsy.jpg" width="658">
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 골든플래닛 관계자가 호텔난타 제주에서 열린 '2026 소형 데이터센터 기반 AI산업 기술교류회' 상담부스에서 로봇·AI 기반 풍력 블레이드 내부 점검 기술을 소개하고 있다.
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 골든플래닛은 결함 탐지 재현율 70% 이상, AI와 전문가 판독 일치도 80% 이상을 목표로 세웠다. 현장 장비에서는 초당 10장 이상 영상을 처리하고, 모델 경량화에 따른 정확도 손실은 3%포인트 이하로 제한할 계획이다. 데이터 저장·전송량은 70% 이상 줄이고 학습용 결함 이미지는 3000장 이상 구축한다.
 사업화도 추진한다. 발전사와 운영·유지보수(O&amp;M) 기업을 대상으로 점검 용역과 검증 리포트를 우선 제공하고 이후 구독형 분석·로봇 점검 서비스로 확대한다. 제주 실증 성과를 바탕으로 노후 터빈과 해상풍력으로 적용 범위를 넓히고, 향후 대형 탱크와 배관 등 밀폐 설비로 기술을 확장할 방침이다.
 골든플래닛은 앞서 제주에서 열린 '2026 소형 데이터센터 기반 AI산업 기술교류회'에서 로봇·AI 기반 블레이드 내부 점검 기술을 소개했다. 오는 18일부터 일본 오사카 인텍스에서 열리는 '2026 스마트에너지위크'에도 참가해 해외 발전사와 운영·유지보수 기업과의 협력 기회를 모색할 계획이다.
 김동성 골든플래닛 대표는 “이번 과제 핵심은 통신과 작업 환경이 열악한 풍력 블레이드 내부에서 AI가 결함 후보를 먼저 선별하고, 데이터센터가 이를 다시 학습해 성능을 높이는 구조를 만드는 것”이라며 “발전사와 운영·유지보수 기업이 더 안전하고 빠르게 정비 우선순위를 판단할 수 있는 AI 점검 서비스로 고도화하겠다”고 말했다.
 박준호 기자 junho@etnews.com
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