eSmart Systems는 Ultralytics YOLO 모델을 플랫폼인 Grid Vision®에 통합하여 검사 시간을 50% 단축하고, 더 빠른 결함 탐지를 가능하게 했으며, 사전 예방적 유지보수로 전환했습니다.
eSmart Systems는 컴퓨터 비전과 분석을 활용하여 전력망 및 변전소와 같은 대규모 자산을 검사하고 관리할 수 있도록 유틸리티 기업을 지원하는 노르웨이 기반 기업입니다. 특히 대표 플랫폼인 Grid Vision®은 컴퓨터 비전, 공간정보 분석, 시계열 데이터를 활용하여 항공 이미지를 분석하고, 구성 요소와 결함을 탐지하며, 송전선 전반에 걸쳐 예측 인사이트를 제공합니다.
eSmart Systems는 검사 효율성을 더욱 향상하기 위해 Ultralytics YOLO 모델을 Grid Vision®에 통합했습니다. 이를 통해 결함 탐지 속도가 향상되었으며, 유틸리티 기업은 사후 대응형 수리에서 더 효율적인 상태 기반 유지보수로 전환할 수 있게 되었습니다.
AI와 컴퓨터 비전으로 전력선 검사 혁신#
노르웨이 할덴에 본사를 둔 eSmart Systems는 핵심 인프라를 모니터링하고 유지관리할 수 있도록 유틸리티 부문에 혁신적인 솔루션을 제공하는 데 주력하고 있습니다. 예를 들어 대표 플랫폼인 Grid Vision®은 전력망과 변전소 같은 대규모 자산을 검사하고 관리할 수 있는 종합 솔루션을 제공합니다.
전 세계 70곳이 넘는 유틸리티 기업이 신뢰하는 eSmart Systems는 100,000km가 넘는 전력선을 검사하여 유틸리티 기업이 데이터에 기반한 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원했습니다. Grid Vision®은 유지보수 효율성을 높이고 위험을 줄이며, 더욱 복원력 있고 지속 가능한 에너지 인프라로의 전환을 지원합니다.
eSmart Systems는 또한 AI 솔루션이 데이터 개인정보 보호와 규제 준수에 관한 높은 기준을 충족하도록 보장합니다. 이 기업은 정보보안 관리 부문에서 ISO 27001 인증을 획득했으며, 유럽 전력망 운영에서 안전한 데이터 교환을 규정하는 Netcode 제7.8조를 준수합니다.
전력망 검사의 복잡성#
전력망은 광대한 지역에 걸쳐 있으며, 외딴곳이나 접근하기 어려운 지역을 통과하는 경우가 많습니다. 이러한 시스템 중 상당수는 노후화되어 안전성과 신뢰성을 보장하기 위해 정기적인 검사가 필요합니다. 송전탑과 전력선 같은 구성 요소를 검사하는 작업은 시간이 많이 걸리고 비용이 높으며 작업자에게 위험할 수 있습니다.
eSmart Systems는 드론과 헬리콥터를 사용해 항공 이미지를 수집하고, 컴퓨터 비전을 적용하여 구성 요소를 탐지하고 결함을 식별하고자 했습니다. 그러나 유틸리티 기업마다 구성 요소가 다르고 다양한 조건에서 이미지를 촬영하기 때문에 일관된 검사 워크플로를 유지하기가 어려웠습니다.
그림 1. 전력망은 유지관리가 어려울 수 있습니다.
이러한 이미지를 수동으로 검토하는 작업 역시 느리고 많은 리소스를 필요로 했기 때문에 결함 탐지를 확장하기가 어려웠습니다. 검사를 자동화하고 사전 예방적 유지보수를 지원하기 위해 eSmart Systems는 다양한 자산 유형, 지역, 기상 조건에서 안정적으로 작동할 수 있는 빠르고 유연한 Vision AI 모델이 필요했습니다.
전력망 검사에서 객체 탐지와 YOLO의 역할#
eSmart Systems는 전력망 검사에 자동화와 인텔리전스를 도입하기 위해 컴퓨터 비전 모델인 Ultralytics YOLO를 Grid Vision® 플랫폼에 통합했습니다. Ultralytics YOLO 모델은 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원하며, 여기에는 객체 탐지가 포함됩니다. 이를 통해 플랫폼은 항공 이미지에서 타워, 크로스암, 애자, 도체와 같은 주요 구성 요소를 식별할 수 있습니다.
또한 이 모델은 전력망 성능에 영향을 줄 수 있는 식생 침범, 손상, 마모와 같은 결함을 탐지하는 데 사용됩니다. 구성 요소와 결함이 탐지되면 해당 정보는 Grid Vision®을 통해 처리되며, Grid Vision®은 클라우드 기반 처리를 사용하여 검사 프로세스를 빠르고 정확하게 자동화하고 확장합니다.
그림 2. Grid Vision®은 YOLO를 사용하여 전기 구성 요소를 탐지합니다.
이 플랫폼은 잠재적인 결함을 표시하고 관련 위험 수준을 평가하며, 유틸리티 기업이 자산 상태에 기반하여 유지보수를 계획할 수 있도록 지원합니다. 실시간 탐지와 분석을 결합함으로써 유틸리티 기업은 사후 대응형 유지보수에서 더욱 사전 예방적인 접근 방식으로 전환할 수 있으며, 잠재적인 문제가 비용이 많이 드는 장애로 이어지기 전에 대응할 수 있습니다.
Grid Vision®은 이러한 인사이트를 메타데이터 및 시계열 데이터와 통합하여 유틸리티 기업이 유지보수 전략을 최적화하고 효율성을 높이며 예기치 않은 정전 위험을 줄일 수 있도록 지원합니다.
Ultralytics YOLO 모델을 선택한 이유#
eSmart Systems는 속도, 정확성, AI 파이프라인과의 원활한 통합을 고려하여 Ultralytics YOLO 모델을 도입했습니다. Ultralytics YOLO 모델은 대규모 고해상도 항공 이미지를 분석할 때 일관된 결과를 제공하므로 전력망 검사에 적합합니다.
또한 Ultralytics Python 패키지는 15가지 내보내기 형식을 포함한 다양한 통합 옵션을 제공합니다. 이러한 유연성 덕분에 eSmart Systems는 여러 환경에 걸쳐 모델을 배포할 수 있습니다. eSmart Systems는 학습에 PyTorch와 같은 형식을 사용하고, 특히 클라우드 인프라에서 GPU 리소스가 제한적인 경우 프로덕션 환경의 최적화된 CPU 추론에 ONNX를 사용하는 등 다양한 형식을 활용합니다.
이미 30개가 넘는 Ultralytics YOLO 모델을 프로덕션 환경에서 운영하고 있는 eSmart Systems는 검사를 효율적으로 확장할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 품질 향상과 유틸리티별 과제 해결에 집중할 수 있습니다.
Ultralytics YOLO로 검사 시간 50% 단축#
Ultralytics YOLO 모델로 구동되는 Grid Vision®은 유틸리티 검사를 크게 향상했습니다. 자산 검사를 자동화하고 결함 탐지를 개선함으로써 Grid Vision®은 수작업 부담을 줄이고 안전성을 높였으며 더욱 사전 예방적인 유지보수 전략을 가능하게 했습니다.
예를 들어 스위스에서는 산악 지형에 있는 수천 개의 철탑(전력선을 지지하는 높은 구조물)을 관리하는 한 대형 에너지 기업이 검사 시간을 50% 단축했습니다. 사람이 직접 올라가 검사하던 방식에서 드론 기반 검사로 전환하면서 결함 탐지 속도가 빨라졌고, 작업자 안전성이 향상되었으며 시간이 절약되었습니다.
마찬가지로 미국에서는 한 대형 유틸리티 기업이 단 3개월 만에 Grid Vision®을 사용하여 1,400개의 송전 구조물을 디지털화했습니다. AI 기반 이미지 분석이 수동 사진 검토를 대체함으로써 원격 검증이 가능해졌고, 자본 계획과 관련하여 데이터에 기반한 더 나은 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다.
마찬가지로 핀란드에서는 한 송전 시스템 운영자가 지상 기반 검사에서 드론 지원 평가로 전환하여 현장 방문을 줄이고 정전을 최소화했습니다. Grid Vision®과 YOLO 기반 결함 탐지를 통해 검사 정확도가 향상되었으며, 숙련된 작업자는 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.
그림 3. Grid Vision®과 YOLO를 사용하여 모니터링한 핀란드 전력망 선로의 모습입니다.
차세대 유틸리티 검사를 뒷받침하는 기술#
앞으로 eSmart Systems는 전 세계로 사업을 확장하면서 지역별 인프라 차이, 다양한 이미지 캡처 방식, 데이터 드리프트와 같은 문제에 대응하고 있습니다. 이러한 우려를 해결하기 위해 이 기업은 Grid Vision®의 확장성과 적응성을 높이는 데 집중하고 있습니다.
MLOps 파이프라인의 발전은 모델 재학습을 간소화하고 데이터셋 확장을 자동화하는 데 핵심적인 역할을 했습니다. 이러한 개선을 통해 AI 솔루션의 정확성과 성능이 지속적으로 향상되고 있습니다. eSmart Systems는 더욱 효율적이고 신뢰할 수 있는 전력망 관리의 기반을 마련하며, 글로벌 에너지 전환에 대비한 미래 지향적 접근 방식을 보장하고 있습니다.
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