서울대학교 공과대학은 기계항공공학부 윤병동 교수 연구팀이 세계 최초로 딥러닝 기술을 활용한 발전소 터빈설비 상태 진단 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.
윤 교수팀의 기술은 발전소에서 얻어지는 각종 정보를 빅데이터로 활용, 건전성 상태 예측·진단을 할 수 있도록 한다. 기존의 발전소 건정성 상태 진단 기술이 고도의 전문성과 개발시간, 높은 개발 비용을 필요로 했던 점에 비해 윤 교수팀의 기술은 이런 문제를 크게 개선할 수 있을 것으로 기대되고 있다.
윤 교수팀은 연구실 내 벤처기업 원프레딕트를 통해 포스코 형산발전소 터빈설비 건전성 진단 기술로 공급되고 있다. 연구진은 이 기술을 풍력발전기 등 청정에너지 발전 분야, 산업용 로봇 등의 회전체 시스템 분야에 다양하게 확대 적용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이 연구는 관련 분야 최고 학술지인 ‘IEEE 트랜섹션 온 인더스트리얼 일렉트로닉스‘(TIE)에 게재됐으며 현재 특허 출원된 상태다.
