띵스파이어, ‘AI 융합 에너지 효율화 사업 3년 연속 사업 수행’

< 사진 : 회전기기 최적제어 대시보드 >

산업 에너지 AI 전문기업인 띵스파이어(대표 조광재)는 올해로 3년 연속 정보통신진흥원(NIPA) 지원사업 AI 융합 에너지 효율화 사업의 주관기관으로 선정되었으며, 올해에는 ‘회전기기 최적제어를 통한 에너지 절감 사업’을 성공적으로 수행하였다고 29일 밝혔다.

띵스파이어(대표 조광재)는 2020년 제1차 AI 융합 에너지 효율화 사업에서 참여기업으로 AI 데이터 가공, 전처리, 모델링 검증을 수행하였고, 이후 2차(2021)·3차(2022~2023) 동사업에서 주관기관으로 선정되어 3개년 연속 사업을 수행한 유일한 기업으로 에너지 및 탄소중립 AI 분야 독보적 기술력을 확보하게 되었으며 2021에는 우수사업 사례로 선정되었다.

띵스파이어는 지난해 본사업에서 반월시화 산업단지 소재의 반도체, 염색공정 제조업을 대상으로 AI 자동화 도구인 Thingspire MLOps(TM)을 활용한 준지도학습 기반 스팀트랩 예지정비 솔루션을 통해 스팀 설비의 누수 탐지, 고장, 잔존 수명 예측으로 손실되는 열에너지를 7.9% 절감할 수 있었다고 밝혔다. 동시에 FEMS(Factory Energy Management System)에서 수집된 전력 데이터를 이용한 AI 및 시각화 솔루션을 개발 저효율 설비 탐지와 유지 보수 활동을 통해 전력 사용량 절감률 11.8%를 달성하였다고 밝혔다. 지난해 사업수행 경험을 토대로 올해에는 제조기업에서 전력 사용량이 높은 회전기기(모터, 공기압축기 등)의 부하 변동에 따른 최적제어를 위한 전력 사용량 절감 솔루션 개발을 통해 전력 사용량을 기존 대비 12.2% 절감할 수 있었다고 밝혔다.

띵스파이어 김철 AI 연구센터장은 이 같은 수행 실적에 대해 “당사의 솔루션 모델은 수십 년 경력을 가진 공정·설비 전문가와 전문 AI 개발자의 협업 연결고리를 제공하는 Thingspire MLOps(TM) 솔루션을 통해서 이루어집니다. 대표적인 솔루션 중 하나는 전문가의 진단 데이터와 대량의 비진단데이터를 이용한 준지도 학습모델(Semi-supervised Learning)로 설명 가능한 인공지능(XAI) 기반 고장진단 및 예측 솔루션이 있으며 그 외에도 비전 기반 설비 손상진단 기술과 에너지 발전 및 소비 예측 솔루션이 있다. Thingspire MLOps(TM) 솔루션의 특징은 AI 모델 생성과 적용을 고객이 직접 수행할 수 있는 사용성과 자동화를 제공하여 AI 개발사의 의존성 없이 다양한 분야에 AI를 적용할 수 있도록 지원한다.”라고 전했다. 특히 띵스파이어가 가진 독자적인 자동화된 머신러닝(AutoML, Automated Machine Learning) 기술은 최신 초매개변수 최적화(BOHB, SMAC 등) 기술보다 향상된 성능을 가진 기술을 확보하고 있다고 전했다.

띵스파이어 최성진 AI 융합사업부장은 “내년에도 기존 사업 수행 경험을 토대로 협력기관으로 참여한 인공지능 산업융합단과 협업하여 광주 산업단지 내 중소기업 대상 에너지 절감 사례를 홍보, 확산 적용하고 나아가 전국 산업단지 대상 스마트 에너지 플랫폼 구축 사업에도 적극 참여하여 AI를 통한 중소기업의 경쟁력 제고에 지속적으로 노력함과 동시에 글로벌 시장까지 진출해 나갈 계획”이라고 밝혔다.