eSmart Systems, Ultralytics YOLO로 유틸리티 검사 자동화

e스마트 시스템은 노르웨이에 본사를 둔 회사로, 컴퓨터 비전과 분석을 통해 전력망과 변전소 같은 대규모 자산을 검사하고 관리할 수 있도록 유틸리티 제공업체를 지원합니다. 특히 주력 플랫폼인 Grid Vision®은 컴퓨터 비전, 지리공간 분석, 시계열 데이터를 활용하여 항공 이미지를 분석하고 구성 요소와 결함을 감지하며 송전선 전반에 걸쳐 예측 인사이트를 제공합니다.

검사 효율성을 더욱 향상시키기 위해 eSmart Systems는 Ultralytics YOLO 모델을 Grid Vision®에 통합했습니다. 그 결과 결함 감지 속도가 빨라지고 유틸리티 업체들이 사후 대응적인 수리에서 보다 효율적인 상태 기반 유지보수로 전환할 수 있게 되었습니다.

AI와 컴퓨터 비전으로 전력선 검사 혁신하기

노르웨이 할덴에 본사를 둔 e스마트 시스템은 유틸리티 부문에 혁신적인 솔루션을 제공하여 중요 인프라를 모니터링하고 유지 관리하는 데 주력하고 있습니다. 예를 들어, 주력 플랫폼인 Grid Vision®은 전력망 및 변전소와 같은 대규모 자산을 검사하고 관리하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.

전 세계 70개 이상의 전력회사가 신뢰하는 e스마트 시스템은 100,000킬로미터 이상의 전력선을 검사하여 전력회사가 데이터에 기반한 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. Grid Vision®은 유지보수의 효율성을 높이고 위험을 줄이며 보다 탄력적이고 지속 가능한 에너지 인프라로의 전환을 지원합니다.

또한 e스마트 시스템은 AI 솔루션이 데이터 프라이버시 및 규정 준수에 대한 높은 기준을 충족하도록 보장합니다. 정보 보안 관리에 대한 ISO 27001 인증을 받았으며, 유럽 전력망 운영에서 안전한 데이터 교환을 규율하는 Netcode 7.8조를 준수합니다.

그리드 검사의 복잡성 

전력망은 광활한 지역에 걸쳐 있으며, 종종 외딴 곳이나 접근하기 어려운 곳을 통과합니다. 이러한 시스템 중 상당수는 노후화되어 안전과 신뢰성을 보장하기 위해 정기적인 검사가 필요합니다. 송전탑이나 전력선과 같은 구성 요소를 검사하는 데는 많은 시간과 비용이 소요되며 작업자에게 위험할 수 있습니다. 

e스마트 시스템은 드론과 헬리콥터를 사용하여 항공 이미지를 캡처하고 컴퓨터 비전을 적용하여 구성 요소를 감지하고 결함을 식별하는 것을 목표로 했습니다. 그러나 유틸리티마다 구성 요소가 다르고 다양한 조건에서 이미지를 캡처하기 때문에 일관된 검사 워크플로우를 유지하는 것이 어려웠습니다.

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또한 이러한 이미지를 수동으로 검토하는 것은 느리고 리소스 집약적이어서 결함 감지를 확장하기 어려웠습니다. 검사를 자동화하고 사전 예방적 유지보수를 지원하기 위해 e스마트 시스템은 자산 유형, 지역, 기상 조건에 관계없이 안정적으로 작동할 수 있는 빠르고 적응력이 뛰어난 비전 AI 모델이 필요했습니다.

그리드 검사에서 물체 감지 및 YOLO의 역할 

그리드 검사에 자동화 및 인텔리전스를 제공하기 위해 eSmart Systems는 컴퓨터 비전 모델인 Ultralytics YOLO를 Grid Vision® 플랫폼에 통합했습니다. Ultralytics YOLO 모델은 항공 이미지에서 타워, 크로스암, 절연체 및 도체와 같은 주요 구성 요소를 식별할 수 있는 물체 감지를 비롯한 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. 

이 모델은 또한 그리드의 성능에 영향을 미칠 수 있는 초목 침범, 손상, 마모와 같은 결함을 감지하는 데에도 사용되고 있습니다. 구성 요소와 결함이 감지되면 이 정보는 클라우드 기반 프로세싱을 사용하여 검사 프로세스를 빠르고 정확하게 자동화하고 확장하는 Grid Vision®을 통해 처리됩니다.

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이 플랫폼은 잠재적 결함을 표시하고, 관련 위험 수준을 평가하며, 자산 상태에 따라 유지보수 계획을 세울 수 있도록 도와줍니다. 이러한 실시간 감지 및 분석의 조합을 통해 유틸리티는 사후 대응적인 유지보수에서 보다 사전 예방적인 접근 방식으로 전환하여 비용이 많이 드는 장애로 이어지기 전에 잠재적인 문제를 미리 파악할 수 있습니다.

이러한 인사이트를 메타데이터 및 시계열 데이터와 통합함으로써 Grid Vision®은 유틸리티가 유지보수 전략을 최적화하여 효율성을 개선하고 예기치 않은 정전의 위험을 줄일 수 있도록 지원합니다.

울트라리틱스 YOLO 모델을 선택하는 이유는 무엇인가요?

e스마트 시스템은 속도와 정확성, AI 파이프라인과의 원활한 통합을 위해 Ultralytics YOLO 모델을 채택했습니다. Ultralytics YOLO 모델은 대규모 고해상도 항공 이미지를 분석할 때 일관된 결과를 제공하므로 그리드 검사에 이상적입니다.

또한, 15가지 내보내기 형식을 포함한 다양한 통합 옵션을 제공하는 Ultralytics Python 패키지를 제공합니다. 이러한 유연성 덕분에 e스마트 시스템은 다양한 환경에 걸쳐 모델을 배포할 수 있습니다. 특히 클라우드 인프라에 GPU 리소스가 제한되어 있는 경우, 트레이닝에는 PyTorch와 같은 형식을 사용하고 프로덕션에서는 최적화된 CPU 추론을 위해 ONNX와 같은 형식을 사용합니다.

이미 30개 이상의 울트라틱스 YOLO 모델을 생산 중인 e스마트 시스템은 검사를 효율적으로 확장할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 품질을 개선하고 유틸리티별 문제를 해결하는 데 집중할 수 있습니다.

Ultralytics YOLO로 검사 시간 50% 단축

울트라리틱스 YOLO 모델을 기반으로 하는 Grid Vision®은 유틸리티 검사를 개선하는 데 큰 영향을 미쳤습니다. 자산 검사를 자동화하고 결함 탐지를 개선함으로써 Grid Vision®은 수동 작업량을 줄이고 안전성을 높이며 보다 사전 예방적인 유지 관리 전략을 촉진했습니다.

예를 들어, 스위스에서 산악 지형에 있는 수천 개의 철탑(전력선을 지지하는 높은 구조물)을 관리하는 한 주요 에너지 회사는 검사 시간을 50% 단축했습니다. 수동 등반에서 드론 기반 검사로 전환함으로써 결함 감지 속도가 빨라지고 작업자 안전이 향상되었으며 시간이 절약되었습니다.

마찬가지로 미국의 한 대형 유틸리티 공급업체는 Grid Vision®을 사용하여 단 3개월 만에 1,400개의 송전 구조물을 디지털화했습니다. 이 AI 기반 이미지 분석은 수동 사진 검토를 대체하여 원격 검증을 가능하게 하고 데이터에 기반한 더 나은 자본 계획 결정을 내릴 수 있게 했습니다.

마찬가지로 핀란드의 한 송전 시스템 운영업체는 지상 기반 검사에서 드론을 이용한 평가로 전환하여 현장 방문을 줄이고 정전을 최소화했습니다. Grid Vision®과 YOLO 기반 결함 감지 기능을 통해 검사 정확도가 향상되었고 숙련된 작업자는 더 중요한 작업에 집중할 수 있었습니다.

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차세대 유틸리티 검사 지원

전 세계로 사업을 확장하는 eSmart Systems는 다양한 인프라, 다양한 이미지 캡처 방법, 지역 간 데이터 이동과 같은 문제를 해결하고 있습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 이 회사는 Grid Vision®의 확장성과 적응성을 높이는 데 주력하고 있습니다. 

모델 재학습을 간소화하고 데이터 세트 확장을 자동화하는 MLOps 파이프라인의 발전이 핵심이었습니다. 이러한 개선으로 AI 솔루션의 정확성과 성능이 지속적으로 향상되고 있습니다. e스마트 시스템은 보다 효율적이고 안정적인 그리드 관리를 위한 기반을 마련하여 글로벌 에너지 전환에 대한 미래 대비적 접근 방식을 보장하고 있습니다.

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