한전KDN, Deep Learning 기반 송전선로 부식도 예측 모델 개발
한전KDN, Deep Learning 기반 송전선로 부식도 예측 모델 개발
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전남 나주혁신도시에 위치한 한전KDN 본사 ⓒ천지일보(뉴스천지) 2017.12.7
전남 나주혁신도시에 위치한 한전KDN 본사 ⓒ천지일보(뉴스천지) 2017.12.7

안정적인 송전선로 운영 기대

[천지일보=이진욱 기자] 한전KDN(사장 임수경)이 6일 대한전기학회 동계학술대회에서 Deep Learning 기술을 활용해 가공 송전선로의 부식을 진단할 수 있는 모델을 발표했다.

한전KDN에 따르면 이번에 개발한 Deep Learning 기반의 송전선로 부식진단 모델은 눈으로는 식별할 수 없는 가공 송전선로의 내부 부식이나 이상 상태를 판단하는 데 이용 할 수 있다.

이에 공사는 "안정적인 송전선로 운영에 기여할 것으로 기대된다"며 "와전류 탐상법과 같은 비파괴 방식으로 송전선로의 부식상태 진단이 가능하며, 학습된 3만 4000여건의 데이터를 이용해 90% 이상의 정확도를 나타냈다"고 설명했다.

한전KDN은 본 모델의 논문과 프로그램 등록을 마친 상태다.

한전KDN 관계자는 “Deep Learning 기반의 송전선로 부식진단 모델을 통해 더욱 효율적이고 경제적인 전력설비운영이 가능할 것으로 기대된다”며 “추가로 다양한 전력 설비에 대한 고장 예측 및 효율적 전력망 운영을 가능하게 하는 연구도 진행 중”이라고 밝혔다.

 


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