NEWS

업계뉴스

• [신년기획] 성공적 AI 대전환 이끄는 한국가스공사

  송고일 : 2026-01-02

  [에너지신문] 인공지능(AI)의 확산은 에너지산업 가치사슬을 근본적으로 재편하고 있다. AI는 단순한 기술도입이 아니라 수요구조, 시장설계, 부문간 통합, 운영방식 등 에너지 시스템의 작동 원리를 바꾸는 패러다임 전환이다.

  가스산업도 이러한 AI 확산에 따른 구조적 변화의 변곡점에 서 있다. AI의 확산은 단순한 기술대체가 아니라 가스산업 비즈니스 모델의 변화를 이끌고 있으며, 이제 가스산업에서의 AI 활용은 필수적 과제로 자리매김하고 있다.

  이에 본지에서는 한국가스공사의 AI 도입 현황과 계획을 중심으로, 향후 가스산업계의 새로운 전략적 도약 기회를 엿보고자 한다.

  ◆ 생성형 AI 서비스 플랫폼 가동

  한국가스공사는 지난 12월 4일 내부망 환경에서 안전하게 활용할 수 있는 생성형 인공지능(Generative AI) 플랫폼 구축을 완료하고 전사 직원을 대상으로 서비스를 개시했다.

  
  

  이 플랫폼은 직원이 필요한 기능을 직접 선택하는 과정을 통해 △내부 업무 자료는 보안이 강화된 ‘사내 전용 모델’로 △최신 기술 트렌드와 방대한 외부 자료 분석이 필요한 분야는 ‘민간 상용 모델’로 이원화해 처리하는 신개념 업무 지원 AI 서비스다.

  서비스명은 업무를 도와주는 친구를 의미하는 ‘Mate'다.

  지난해 9월부터 사내 업무망 전용의 KOGAS형 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 민간 상용 초거대 언어 모델(챗GPT 등)을 연계 활용하는 하이브리드 생성형 AI 플랫폼을 국내 에너지 공공기관 최초로 구축해 왔다.

  가스공사는 우선 민간 상용 모델 활용 기능을 먼저 오픈하고, 올해 3월까지 점진적으로 서비스를 확대할 예정이다.

  이 플랫폼은 가스공사 직원 누구나 직관적으로 활용할 수 있는 AI 서비스를 제공해 업무 효율성과 생산성을 높였다는 평이다.

  문서 초안 작성이나 리서치, 번역·요약 등 단순하고 반복적인 행정 업무를 AI가 자동 처리해 업무 소요 시간을 크게 줄이고, 사용자는 전문 의사 결정 등 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 근무 환경을 마련토록 했다.

  또한 AI 기반 정보유출방지(DLP) 기술을 통해 개인 정보나 기업 민감 정보에 대한 접근 및 모델 학습을 원천 차단하는 보안 강화 정책을 적용하는 한편 사용자 보안 의식 강화를 위한 지속적인 교육도 이어간다.

  특히 사내 소통·혁신 조직인 ‘혁신크루’와 ‘가스니어’ 중에서 ‘AX 크루(Crew)’ 30명을 선발해 AI 관련 집체교육을 이수토록 하고, 현업 중심의 AI 사용 문화 확산을 위한 아이디어 기획·제안 등 다양한 역할을 부여할 방침이다.

  ◆ AI 기반 스마트 예측분석 플랫폼 전환

  한국가스공사는 디지털 신기술을 활용해 데이터 기반의 생산기지 운영관리 및 일하는 방식의 혁신을 통해 디지털 KOGAS 스마트 플랜트를 실현하기 위한 스마트플랜트 구축 마스터플랜을 짜 놓고 있다.

  이와 연계해 1단계로 2026년까지 분산된 생산운영정보를 통합해 생산운영 빅데이터를 구축하고, 2단계로 2027년까지 설비운영 관리를 고도화하기 위한 데이터분석 플랫폼을 구축할 예정이며, 3단계로 2027년이후 AI활용 데이터기반 의사결정이 가능토록 인공지능 분석서비스를 개발할 계획이다.

  현재 AI기반 실시간 진단체계를 통해 1만 5000~4만 3000개의 공정요소(압력, 온도, 유량 등)를 상시 모니터링하고, 위험 징후를 조기 예측하고 대응솔루션을 제공해 안전하고 효율적인 생산기지 운영환경을 구현하기 위해 AI 기반 공정위험 사전 예측시스템 개발을 추진하고 있다.

  빅데이터 분석플랫폼인 운전정보통합시스템(OASIS)에 연계해 3단계를 걸쳐 AI 기반 공정위험 사전 예측시스템을 구축 운영할 계획이다.

  1단계로 탱크압력 상승, 기화설비 온도 변화, 배관 온도 등 주요 공정 위험요소를 도출하고 과거 운영정보를 데이터 분석하고, 2단계로 2027년까지 기지별, 공정별 단계적 적용을 통해 시스템을 구축하며, 3단계로 2028년 이후 AI 기반 공정위험 사전예측 시스템을 구축 완료하고 고도화하겠다는 전략이다.

  ◆ AI 활용한 안정적 계통운영

  한국가스공사는 AI 및 빅데이터를 활용한 계통운영 프로그램 개발도 추진하고 있다.

  이를 통해 전력거래소 협업을 통해 정보 공유를 통해 공급량 예측 정확도를 향상함으로써 생산기지 최적 송출량, 예측 공급량을 기반으로 천연가스 생산비용 절감과 실시간 계통 시뮬레이션을 통한 재난 및 계통사고 대응을 강화할 계획이다.

  이는 민간 및 발전공기업의 한국가스공사 시설이용 증가 등으로 복잡·다변화된 계통 환경 대응이 필요해 졌기 때문이다.

  따라서 기존 중앙통제요원 경험에 의한 운영에서 AI·빅데이터 기반의 과학적 계통운영과 KOGAS 자체 배관망 분석 프로그램(KOSPA) 기능 강화 및 활용도 향상 필요성이 높아졌다는 분석이다.

  실제 가스공사의 시설이용자는 2020년 12개사(약 757만톤), 2021년 14개사(약 732만톤), 2022년 17개사(약 583만톤), 2023년 17개사(약 802만톤), 2024년 21개사(약 1034만톤)으로 지속적으로 증가하고 있는 추세다.

  최근 가스공사는 전국 천연가스 배관망의 안정적 운영을 위해 자체 개발한 배관망 분석시스템인 KOSPA(Kogas Smart Pipeline Analysis)의 고도화를 위해 △AI 기반 생산기지 송출량 추천 모델 개발 △공공기관 협업을 통한 공급량 예측 정확도 향상 △배관망 분석 성능 향상 및 신규 기능 추가 △배관망 분석 시스템 신규 UI(User-Interface) 개발을 추진하고 있다.

  특히 전국 천연가스 배관망의 안정적·경제적 운영을 위한 AI 기반의 생산기지 송출량 최적화 모델 개발은 천연가스 송출량 의사결정지원 시스템으로 올해 중 시스템화가 이뤄져 수요처의 적정압력 유지, 생산비용 최소화에 기여할 것으로 보인다.

  가스공사는 이같은 AI 기반 계통운영 프로그램 개발로 천연가스 생산비용 절감, 계통사고 및 재난 발생 시 대응 역량 강화, 배관망 프로그램 도입 및 유지보수 비용 절감효과를 기대하고 있다.

  ◆ 국내 최초 당진 AI 플랜트 건설

  한국가스공사는 국내 최초 당진 AI 플랜트 건설을 통해 에너지 플랜트 운영의 새로운 기준을 제시하고 있다. 기존 ICT 기반의 단순 효율화를 넘어 설비가 스스로 예측하고 처방하는 '지능화'가 이뤄지고 있는 것이다.

  
  

  당진 AI 플랜트는 설비원격관리체계 구축을 기반으로 통합AI센터로 통합하고 빅데이터 플랫폼 구축을 통한 AI분석체계를 적용해 최종 목표에 이르는 점진적 고도화 전략이다.

  당진 AI 플랜트의 핵심 전략 키워드는 바람(BARam)이다. 바람(BARam)은 빅데이터(B), 인공지능(A)을 활용한 가스설비 원격보수(R) 및 자동운전(A) 체계(m) 구축을 의미한다.

  이 '바람(BARam)'을 통해 빅데이터 및 AI를 기반으로, 원격 점검 및 보수와 자동 운전을 구현하고, 체계적인 플랜트를 구축해 운영 패러다임 자체를 근본적으로 혁신하겠다는 것이다.

  당진 AI 플랜트 로드맵에 따르면 1단계는 ICT 기반의 스마트 기술을 설비에 선제적으로 적용해 데이터 수집 및 원격관리의 기반을 마련했다. 여기에는 국내외 플랜트 최초로 적용되거나 기존 미적용 범위를 대폭 확대한 스마트 6대 핵심 설비가 반영됐다.

  2단계에서 '통합 AI센터'를 구축한다. 현장에 분산되어 있던 PLC, EDMS, TGS, SPI, AMS, FDS, 지진 등 모든 설비의 모니터링 및 제어 장비를 이 단일 지점(Single Point)에서 통합 관리한다.

  이 신설된 통합 AI센터는 단순 관제실을 넘어 AX 전환의 시발점이자 지능형 운영체계의 심장 역할을 수행하며, 모든 시스템을 통합 관리할 수 있게 된다.

  이 센터를 중심으로 3단계로 올해말까지 AI분석체계와 빅데이터 플랫폼을 구축하고, 4단계로 2027년부터 생산설비 자동운전체계를 구축하겠다는 것이다.

  당진 AI플랜트는 기존 LNG 생산기지와 결정적 차이점을 갖는다. 기존 기지는 시스템이 단독으로 분리 운영되는 구조인 반면 당진은 통합 AI센터 내 빅데이터 플랫폼을 통해 통합적인 운영 관리가 가능하다는 점이다.

  AI 모델을 활용한 주요 변화 중 하나는 자동 운전이다. 단순 반복 조작이 필요한 공정에 대해 미리 지정된 패턴대로 자동 운전을 수행할 수 있게 된다.

  가스공사 건설본부의 한 관계자는 “최근까지 스마트 장비 도입을 통한 디지털 전환(DX)에 집중해 왔으며, 이같은 노력은 AI의 핵심 연료인 ‘고품질 운영 데이터’를 확보할 수 있는 결정적인 기반이 됐다”라며 “"이제 이 견고한 기반 위에서 디지털 전환(DX)에서 AI로의 전환을 전략으로 확정하고 추진하고 있다"고 밝혔다.

  당진 AI 플랜트 구축 로드맵을 마련하는데 있어 장벽도 높았다. 유사업계의 AI 플랜트 건설 성공 사례가 전무했고, 내부적으로 AI 지식 및 경험과 환경이 부재했다. 참고할 만한 정답지가 없었던 셈이다. 이러한 난관은 다분야 전문가의 유기적 협업 체계 구축으로 해결했다는 전언이다.

  한 관계자는 “지식 융합의 장으로 각 분야의 전문가를 모았고, 이들의 창의적인 아이디어의 융합과 사용자 친화적인 시스템 설계를 위한 끊임없는 협업을 통해 시행착오를 최소화할 최적화된 로드맵을 확립할 수 있었다”고 설명했다.

  가스공사는 이러한 혁신이 업무 방식을 근본적으로 바꿀 것으로 기대하고 있다.

  기존에는 폭발 위험이 상존하는 현장에서 고위험 작업을 수반해야 했지만 향후 통합 AI센터에서 안전하고 편리하게 설비에 원격 접속하고 점검할 수 있게 된다.

  AI 분석시스템은 운영 및 보수시 필요한지능형 정보를 효율적으로 제공하고, 사용자가 요구하는 정보에 대해 문제의 원인을 다각적으로 판단하고, 최적의 솔루션 리포트를 자동으로 생성해 제공할 것으로 기대된다.

  특히 단순하고 반복적 운전에서부터 AI가 분석한 최적 경로로의 자동 운전으로 전환 수행되고,

  그 적용 범위는 LNG 송출 등 4개 분야 총 50개 표준절차에 반영할 예정이다. 이는 운전원의 조작 시간과 피로를 대폭 감소시키고, 운전원이 정말 중요한 공정 및 설비 운전에 집중할 수 있도록 안전하고 효율적인 운영 체계를 구축할 것으로 기대된다.

  이같은 에너지산업의 미래를 선도하는 AI 확산은 국가 에너지시스템의 안전성과 효율성을 극대화하며 혁신적 변화를 이끌어 낼 것이다. 특히 이를 통해 안정적인 에너지 공급체계를 마련하고 국민 경제적 편익으로 돌아가길 기대한다.

  출처 : 에너지신문(https://www.energy-news.co.kr/)