박준영 팀장, 한국전력공사 전력연구원 로봇&드론연구팀
한국전력공사 ICT기획처는 21년 9월 수립한 중장기 ICT 기술 전략 및 로드맵에서 무인이동체를 “외부 환경을 탐지‧인식하여 스스로 상황을 판단하고 주어진 계획에 따라 자율적으로 작업(임무)을 수행할 수 있는 이동체로, 드론, 안티드론, 로봇의 개념을 모두 포함한다.”라고 정의하고 있다.
전력설비는 다양하고 복잡한 설비로 구성되어 있고 고소·고전압 활선 등의 위험한 작업환경이기 때문에, 안정적 전력공급을 위해서는 이와 같은 무인이동체를 적극적으로 활용하여 설비를 안전하게 점검함으로써 불시정전을 미연에 방지하는 적극적인 예방정비 기법의 개발이 필요하다.
한국전력공사 전력연구원은 가공 송전선로, 지중 전력구, 변전소 등 다양한 전력설비를 대상으로 향후 한전 디지털 전환의 핵심적 역할을 수행할 무인이동체 운용기술을 개발해오고 있다.
이 글에서는 이중에서 송전선로 순시점검 드론, 터널식 전력구 순시로봇 및 변전소 순시점검 로봇기술에 대하여 소개한다.
송전선로 순시점검 드론 운용기술
송전선로는 초고압 활선 환경일 뿐만 아니라, 철탑 높이가 매우 높고 두 철탑 간의 거리가 매우 길어서 육안 한계거리가 250m 정도인 드론 조종자로서는 수동으로 조종하여 선로를 점검하기가 매우 어렵다. 이에 전력연구원은 송전선로를 안전하고 효율적으로 점검할 수 있도록 GPS 좌표를 기반으로 비행경로를 따라 자동비행하면서 고화질 광학줌 카메라와 열화상 카메라로 촬영하는 드론 시스템을 개발했다.
전력연구원에서는 먼저 송전선로 작업환경 분석을 통해 드론이 철탑에 근접 비행 시 철탑의 철골 구조물이 GPS 신호 수신에 왜곡을 종종 발생시킨다는 것과, 전력선에 근접 비행 시 초고압 활선 전력선에서 발생하는 자기장이 드론의 지자기 센서에 영향을 줄 수 있다는 것을 확인했다.
이와 같은 드론에 대한 송전선로 영향을 최소화하기 위하여 드론의 자동비행 경로 생성시 다음과 같은 방식을 채택했다.
(1) 드론 자동비행 경로의 기준점이 되는 철탑 중심의 GPS 좌표는 철탑에 의한 GPS 신호 왜곡의 문제점을 피하기 위하여 철탑 중심 대신에 철탑 기초 주체부의 네 모서리에서 각각 GPS 좌표를 측정하여 철탑 중심 GPS 좌표를 계산했다.
(2) 드론이 전력선 발생 자기장의 영향을 받지 않도록 선로 전압별 안전비행 이격거리를 결정하고, 이 이격거리를 유지한 채 비행할 수 있도록 자동비행 경로를 생성했다.
다음으로, 송전선로 점검을 위해 다양한 제작사의 드론을 사용해본 결과, 드론 비행 제어용 GCS(Ground Control Station)가 각 제작사마다 달라서 설비 운영자 입장에서는 사용상의 어려움이 있었고, 상용 GCS가 제공하는 2차원 위성 지도에는 송전선로가 제대로 나타나 있지 않아 조종자가 드론의 실제 비행 상황을 원거리에서 파악하기 어려웠다.
전력연구원에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 가장 널리 사용되는 비행제어기인 DJI의 A3 또는 Pixhawk의 PX4가 장착된 상용 드론은 모두 연계가 가능하고 송전선로, 주변 환경 및 드론의 현재 비행 위치를 3차원적으로 표현해주는 통합 GCS를 독자적으로 개발했다.
전력연구원은 한국전력공사 송변전운영처의 요청으로 2017년 6월부터 7월까지 개발 드론 시스템을 충남지역 철탑 15기와 경남지역 철탑 16기의 총 31기에 대하여 시범 적용했고, 32개의 불량개소를 검출하여 그 효용성을 보였다. 대상 선로에는 산악지, 강 횡단 등 접근성이 떨어져서 인력 점검이 어려운 선로들이 다수 포함되어 있어서 개발 기술이 다양한 작업환경에서 성공적으로 적용될 수 있음을 보여주었다.
이 기술은 2018년부터 4년간 5개 본부 활용을 통한 현장실증을 거쳐서 올해 8월부터 송변전운영처에서 송전선로 순시점검에 시범 도입을 하고 있다.
전력연구원은 개발한 드론 운용기술의 활용성을 보다 높이고 고부가가치를 창출할 수 있도록 다음과 같은 다양한 활용기술을 개발하고 있다.
• 3D LiDAR 장착 드론 : 전력선 이도 자동계산, 지장수목·건조물 검출에 활용
• 자외선 카메라 장착 드론 : 주간코로나 진단에 활용
• 딥러닝 기반 설비 자동추적 카메라짐벌 시스템 : 현행 카메라 수동조종 대체
2019년부터는 두산모빌리티이노베이션과 협업하여 수소연료전지 장착하고 LTE 통신을 활용하여 비행시간과 통신거리 제약을 극복한 가시권 밖 비행 무인순시드론을 개발하여 실선로 현장실증을 수행했으며, 2020년 8월 국토교통부의 무인비행장치 가시권 밖 특별비행승인서를 취득했다.
참고로, 국토교통부는 2017년 11월 드론산업 육성을 목적으로 항공안전법, 법 시행령 및 법 시행규칙 개정과 ‘무인비행장치 특별비행 승인을 위한 안전기준 및 승인절차에 관한 기준 (국토교통부 고시 제2017-748호)’ 제정을 통하여 가시권 밖 비행 및 야간비행 허용을 위한 드론 특별승인제를 시행하고 있다.
터널식 전력구 순시로봇 운용기술
터널식 전력구는 다회선의 케이블 및 부속재 등을 수용하고 케이블의 접속공간을 겸하는 기능을 가지는 지하 구조물로, 지표면에서 수십m 깊이에 설치되고 그 길이도 보통 수 km에서 최장 수십 km에 달한다.
전력연구원에서는 딥러닝 기술을 활용하여 터널식 전력구를 따라 자율적으로 이동하면서 지중 송전선로 및 각종 부대설비의 이상 유무 등을 주기적으로 점검하는 순시로봇 시스템을 개발하고 있다.
이 로봇을 운용하기 위하여 지하의 GPS 수신불가 ‧ 협소한 공간에서 3차원 전력구 지도 자동생성 및 로봇의 현재 위치 인식기술, 딥러닝 활용 주행영역 인식기술과 3D LiDAR의 환경 인지기술을 융합한 로봇 자율주행기술, 딥러닝 기반 열화상 과열개소 자동진단 및 3D 라이다 활용한 구조 변형 진단기술 등을 개발하고 있다.
변전소 순시점검 로봇 운용기술
변전소 환경을 살펴보면, 실외는 굉장히 넓지만 실내는 복잡하고 협소한 공간이 존재하고 층간 이동을 위해서는 계단을 오르내릴 수 있어야 해서, 전력연구원에서는 매우 뛰어난 이동성과 다양한 동작이 가능한 선진 사족보행로봇인 보스턴 다이내믹스의 스팟(SPOT)을 도입하여 현재 변전소 순시점검 현장적용성을 시험하고 있다.
로봇 본체에 로봇 팔, 광학 및 열화상 카메라, 3D LiDAR 등 다양한 임무 장비를 탑재하여 실내외 자율주행 성능 및 설비 점검 능력을 평가하고 있으며, 이를 통해 향후 본격적인 순시점검 업무에 투입되기 위해 필요한 기술개발 사항과 활용방안을 도출할 예정이다.
결론
현대차의 미국 보스턴 다이내믹스 인수에 이어 최근 테슬라까지 AI 데이 행사에서 테슬라 봇 개발을 선언하면서 인공지능 로봇산업에 뛰어들었다. 또한, 일본 소프트뱅크그룹의 손정의 회장도 일본 경제 부활의 열쇠는 인공지능 로봇이라고 강조하며 인공지능 로봇사업을 적극적으로 추진할 것이라고 밝혔다.
전력설비는 고전압 활선 환경일 뿐만 아니라, 다양하고 복잡한 설비가 국토에 광범위하게 걸쳐 있거나 실내외의 한정된 공간에 배치되어 작업 안전성 및 효율성 측면에서 인공지능 무인이동체의 적용이 매우 필요한 분야이다.
전력연구원에서는 전력설비에 특화된 로봇과 드론 운용기술을 지속적으로 개발 중이며, 향후 설비 유지보수에 널리 사용된다면 사고를 미연에 방지함으로써 안정적인 전력공급에 크게 이바지할 수 있을 뿐만 아니라 적극적인 신기술 도입 선도로 4차 산업혁명 초기 시장을 창출하여 국가 경쟁력 제고에도 크게 기여할 것으로 기대하고 있다.