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플랜트 산업 기술의 ICT 적용 사례 류 재 홍 강 석 환 차 재 민 고등기술연구원 플랜트엔지니어링센터 ICT Application of Plant Industry Technology Jae-Hong Ryu, Suk-Hwan Kang, and Jae-Min Cha Institute for Advanced Engineering, Plant Engineering Center Abstract: 국내 플랜트 산업은 유가 하락과 유럽 및 중국 등의 기술 가격 경쟁력 강화로 인해 수주 현황이 낮아지고 있는 실정이다. 이러한 분위기를 극복할 수 있는 방법으로 플랜트 산업기술에 ICT (information communications technology, 정보통신기술)를 적용하는 방법들이 제안되고 있으며, 이와 같은 기술 중 3D 프린팅, 홀로그래픽, 클라우 드 컴퓨팅, 빅데이터 등의 ICT 기술이 플랜트 산업과 접목하여 사업화 진행이 해외에서 이루어지고 있다. 따라서, 본 총론에서는 고부가가치의 신시장 개척 및 플랜트 산업의 부흥을 이끌 수 있는 ICT 기술로 빅데이터를 선정하였으 며 이 기술을 활용한 연구 사례를 소개하였다. Keywords: plant, engineering, ICT, 3D, cloud computing, big data 1. 여는글 1) 1990년대에는 선진국을 중심으로 IT를 경제성 장을 위한 핵심수단으로 인식하고, 국가 차원에서 IT 인프라 확충 및 IT 육성에 주력하였다. 이후 IT 는 단순히 하나의 기술이나 산업분야가 아니라, 국가사회 시스템을 근본적으로 변화시키고 산회 전반에 적용되어 우리의 라이프스타일을 변모시 키는 사회 혁신의 주체로 자리매김을 하게 되었 다. 2000년대 들어서면서 정부는 우리 경제의 미 래를 책임질 신성장 동력 분야로 우리나라의 강점 인 IT 기술을 기존의 주력산업에 융합하는 IT 융 합을 포함시켰고, 최근 국내 경기 침체 극복을 위 한 성장 동력으로서 정보통신기술(ICT)의 중요성 이 빠르게 부상하였다[1]. Figure 1에서 보는 바와 같이 각국 정부도 초기에는 ICT 자체의 발전에 초 점을 두었으나, 점차 기술과 사회발전을 동반 견 인하는 정보화 전략을 추진하였고, 아울러 ICT가 주 저자 (E-mail: jhryu@iae.re.kr) * 출처 : 한국정보화진흥원, 2010 Figure 1. 각국 정부의 ICT 전략 트렌드. 고도화되고 사회 전반에 스며들고 내재화되면서, 전기나 수도처럼 없어서는 안될 사회 인프라로 발 전하였다. 대다수의 국민은 현재 정보화가 삶의 질과 사회 변화에 긍정적 영향을 미쳤으며, 미래에도 여전히 효과적 수단이 될 것으로 기대하고 있다. 특히, 우리 가 당면할 글로벌 이슈 중 기후변화와 환경오염, 테러 및 안보위협 증가, 에너지 및 자원 고갈 문제 에 ICT가 중요한 역할을 할 것이라고 전망을 하고 있고, 현재의 정보사회가 심화 고도화되면서 핵심 가치가 진화 즉, 정보사회의 본격화(connected)로 시 간 공간 지식 관계가 확장(enhanced)됨에 따라 새로운 가능성이 형성되거나 핵심 가치가 변화하 KIC News, Volume 18, No. 5, 2015 21

* 출처 : IT Issues weekly, 2009 Figure 2. 2030년까지 획기적인 기술혁신. 는 모습을 보이고 있다. 역사상 사회 패러다임의 변화에 기술 발명 혁신이 핵심 역할을 하였듯이, 미래사회로의 변화의 기저에는 ICT가 있고, ICT 는 바이오/나노기술 등과의 융합(ICT+BT+NT)과 여타 과학기술분야와 융합하여 보다 혁신적인 모 습으로 진화하며, 미래사회 구조의 변화를 견인하 고 있다. 미국 조지워싱턴 대학교 미래학자 윌리엄 할랄 (William E. Halal) 교수의 과학기술예측 온라인 싱크탱크 사이트인 테크캐스트(Tech Space Cast) 는 IT를 포함한 모든 과학기술 분야에서 향후 20 년 동안 나타나게 될 획기적인 기술발전 시나리오 를 제시하였으며[2], Figure 2와 같이 에너지 및 환경, IT, 제조 및 로봇공학, 전자상거래, 기계 및 생체유전, 교통, 우주 등 총 7개 분야로 분류하였 으며, 분류된 7개 분야에 따른 약 70개의 주요 기 술을 예측한바 있으나, 아쉽게도 플랜트 산업에 대한 기술이 미비한 상태이다. ICT 융합 관련 시장이 급격히 변화함에 따라 건설, 조선, 기계 등 국내 전통 주력 기간산업인 플랜트 산업으로의 ICT 융합은 첨단 산업의 강력 한 후보가 될 수 있다. 플랜트란 발전소나 정유공장과 같이 기계와 장 치를 기술적으로 설치하여 생산자가 목적으로 하는 에너지나 제품의 원료 또는 중간재, 최종재를 생산 하는 설비 즉, 사업타당성 조사(feasibility study), 엔지니어링(engineering) 기자재 제작 공급(procurement) 공사 시공(construction), 운전(commissioning service), 관리 및 운영으로 구분할 수 있으며, 국내 플랜 트 산업의 경우 시공의 영역에서 확고한 경쟁 우위를 점 하고 있으나, 플랜트 산업의 기반인 플랜트 기본설계, 고부가가치 기자재, 패키지 설비, 관리운영시스템, 유지 보수 등의 공통 핵심기술 부분이 취약하다. 이에, 국 내 ICT 기술의 접목을 통하여 플랜트산업의 경쟁력을 향상시켜야 한다. 이미 미국, 일본과 독일 등 유럽에서는 플랜트 산업에 ICT 기술을 접목하여 부가가치 창조와 기 술선점을 위해 노력과 투자를 아끼지 않고 있는 실정이고, 세계 플랜트 시장이 2020년까지 연 6% 대 지속적인 고성장세가 전망되고 있어 이에 플랜 22 공업화학 전망, 제18권 제5호, 2015

플랜트 산업 기술의 ICT 적용 사례 * 출처 : KOPIA research & PwC Analysis, 2012 Figure 3. 플랜트 시장 참가자. 트 기본설계, 고부가가치 기자재, 패키지 설비, 관 리운영 시스템 등의 분야에 우리나라도 선진국 주 요 업체와 경쟁력을 갖추기 위해 ICT 적용 플랜트 산업을 육성하여야 한다. 2. 플랜트 산업 2.1. 플랜트 시장 플랜트 시장의 규모와 방향성을 결정하는 주 요 인은 에너지 자원, 세계 경제 성장, 국가 중장기 계획으로 플랜트 시장의 역량을 강화하기 위해서 는 각 요인에 대한 전략적 대응이 필요하다. 에너 지 시장에 변화에 따라 플랜트 시장도 변화할 것 으로 예측되며, 이에 에너지 개발 및 생산을 위해 필요한 신기술 개발과 진출해야 할 신흥 지역을 파 악하는 등 시장을 선점하기 위한 노력이 필요한 시 점이다. 특히, 플랜트 시장은 에너지 자원 시장의 변화에 따라 형태적 지리적 변화를 보이고 있고, 에너지 기업들의 시장 확대에 따라 플랜트 발주 시 장이 변화하고 있으며, oil&gas 시장에서는 다운스 트림(downstream)에서 업스트림(upstream) 방향으 로 시장이 확대되고 있는 경향을 보이며, 최근까 지 비전통 오일의 생산에도 기술 및 자본이 집중 되고 있다. 또한 플랜트 시장은 기술 및 분야에 따 라 세분화 되고 있으며, 중동 외 아시아 시장이 크 게 성장하고 있다. Figure 3에서 보는 바와 같이 플랜트 시장의 주 요 참가자들은 지역 정부, 에너지 회사, 프로젝트 developer, O&M contractor, EPC 업체 등으로 구 성되어 있다[3]. Figure 4에서 보는 바와 같이 플랜트 시장은 2012년을 기점으로 4.8% 성장하는 시장이 될 것 으로 예상하고 있고, 이는 고유가로 인한 oil&gas 시장의 성장세가 낮아짐에 따른 변화이다. 플랜트 시장은 2009년 이후 형성된 고유가 현상으로 10, 11년 성장세가 뚜렷했으나, 12년 이후 유가가 떨 어지면서 다소 떨어지는 감이 있다. 분야별로는 발전 플랜트 성장세가 높을 것으로 보이며 그 다 음으로 oil&gas 부문의 시장이 유망할 것으로 전 망하고 있다. 2.2. Oil&gas 시장 Figure 5에서 보는 바와 같이 플랜트 영역은 oil&gas 섹터의 업스트림 부문과 다운스트림 부문 에는 다양한 플랜트가 존재하며, 국내 기업들은 주로 하류부문의 EPC 공사(정유, 석유화학 플랜 트)에 집중하는 성향을 보이고 있다. Oil&gas 업스트림 분야는 아직까지 onshore (육 상) 부문이 주된 시장이지만, 최근 탐사의 대부분 이 offshore (해상)에 집중되고 있으며 계속적으로 KIC News, Volume 18, No. 5, 2015 23

* 출처 : KOPIA research & PwC Analysis, 2012 Figure 4. 해외 플랜트 시장 성장 전망 및 분야별 시장점유율. * 출처: KOPIA research, 2012 Figure 5. 플랜트 영역 구분. offshore 시장이 성장할 것으로 전망하고 있다. Oil 수급의 경우 주된 소비 시장은 유럽, 북미, 아 시아 지역이고 주된 공급 시장은 중동, 아프리카 지역이며, 향후 중남미의 매장량을 바탕으로 공급 이 늘어날 것으로 예상하고 있다. 특히, 해양 플랜 트 시장인 남미를 중심으로 탐사에 대한 투자가 늘리면서 드릴리그 및 드릴쉽 수요가 증가하였으 며, 최근 아프리카 역시 해상 광구 개발을 증가하 고 있다. Gas의 경우 최근 대형 가스전의 성공적 인 탐사와 각 지역별 셰일가스 생산을 통해 공급 량이 충분해지고 그에 따라 수요도 증가하고 있는 추세이다. 다운스트림 정유 플랜트의 경우 개발도 상국의 경제 규모 확대로 인해 정유 수요가 증가 세를 유지하고 있어 정제 산업에 진출하는 NOC (national oil company)들과 개발도상국들의 정유 플랜트 발주가 꾸준히 이어져 연평균 6%의 성장 률을 보일 것으로 전망하고 있다. 2012년까지 급격한 성장세(49.4%)를 보였던 석 유화학 플랜트 시장은 향후 점차적으로 그 성장세 가 감소할 것으로 보이나, 아시아, 중동 지역에서 석유화학 제품 수요가 증가하면서 지역별로는 성 장이 두드러질 것으로 전망하고 있다. 특히, 석유화학 플랜트 시장 중 에틸렌 석유화 학 플랜트 공정은 가장 큰 비중을 차지하고 있으 며, 국가별로 미국이 가장 큰 에틸렌 시장을 소유 하고 있다. 지역별로는 아시아 시장의 규모가 크 나 최근 중동, 중남미 지역에 에틸렌 용량이 새롭 게 추가되고 있으며, 세계 top 10 에틸렌 생산업체 24 공업화학 전망, 제18권 제5호, 2015

플랜트 산업 기술의 ICT 적용 사례 * 출처 : BP Energy Forecast, IIR (Industrial Info. Resoruces), 단위 : billion USD Figure 6. 정유 플랜트 시장 전망. 새롭게 순위권으로 진입하고 있다. 미국과 유럽기 업이 독보적인 위치를 차지했던 downstream 시장 에서 최근 한국과 중국의 플랜트 업체들이 적극적 으로 활약하고 있으며, 특히 국내 기업들이 두각 을 나타내고 있다. 2007년 기준으로 국내 기업은 SK 건설, GS 건설, 대우 건설 이렇게 세 개 업체 만 플랜트 시장 15 기업에 진입하였으나 2010년 에 SK 건설, GS 건설은 여전히 TOP player로 남 아 있으며 새롭게 삼성 엔지니어링, 대림산업, 현 대 건설이 진입하는 등 총 5개의 국내 업체가 Top 15 기업에 랭크되고 있다. * 출처 : IWPP : Independent Water and Power Plant Figure 7. 발전 플랜트 시장 전망. * 출처 : EIA Leverlized Cost of New Generation Resources in the Annual Energy Outlook, 2012 Figure 8. 발전 형태별 개요. 는 2012년 기준 SABIC이며, Dow, Exxon mobil 등이 그 뒤를 잇고 있고 Chevron과 Lyondell Basel 2.3. 발전 플랜트 시장 발전 플랜트 시장은 금융위기 이후 주춤했으나, 2009년부터 지속적으로 성장했으며 앞으로 아시 아 시장을 중심으로 연 평균 7.9%씩 성장할 것으 로 전망하고 있다. 아시아는 높은 경제성장률과 지속적인 전력수 요가 증대되어 석탄발전과 원자력 발전 설비가 크 게 증대하고 있으며, 북미는 아시아에 이어 두 번 째로 많은 발전 플랜트 계획을 지니고 있고, 풍력 및 태양광 등 신재생에너지와 원자력에 비중을 높 이고 있다. 중남미 지역은 성장성이 높아 발전용량 증설도 고속으로 성장할 것이며, 선도 기업들이 중 남미 진출을 추진 중에 있다. 중동은 산유국을 중 심으로 가스발전 수가 증가하며, 역내 developer의 사업역량이 크고, 정부 주도에서 민자 담수 및 발 전 사업이 확대될 전망이며, 아프리카는 안정적인 전력공급을 위해 통합 전력망 구축을 추진하고 있 으며, 중대형 원자력 발전 추진도 계획하고 있다. 발전소의 형태는 발전원에 따라 크게 화력, 수 력, 원자력, 신재생에너지로 구분될 수 있으며, 각 발전원별 개요에 대해서 Figure 8에 나타내었다. 세계 전력시장은 아시아와 아프리카로 시장기 회가 확대되고 있으며, 신흥 국가들의 해외 진출 로 인해 경쟁이 심화, 이에 따라 developer 역량 강화가 더욱 중요해지고 있는 실정이다. 전력 소 비량과 성장성을 기준으로 평가 시 아시아가 가장 매력적이며, 중동, 중남미, 아프리카는 규모가 작 KIC News, Volume 18, No. 5, 2015 25

* 출처 : http://www.keit.re.kr Figure 9. 플랜트산업 구조와 수출 흐름. 지만 고속 성장 중이며, 아시아는 높은 경제 성장 률에 따라 발전 설비가 증설되고 있으며 산업과 국가 기회 요인을 볼 때 중국, 베트남, 인도 시장 이 매력적이다. 2.4. 플랜트 산업 경쟁력 무역의존도가 매우 높은 우리나라의 입장에서 볼 때, 플랜트 산업은 수입국의 새로운 산업육성 이나 수입대체 및 수출 진흥에 기여하기 때문에 통상마찰이나 수입규제가 적은 반면에 외화가득 률이 매우 높다. 이러한 맥락에서 고부가가치의 지식 집약적 산업으로 대표되는 플랜트 산업은 이 미 주력 수출 분야로 부상하였으며 앞으로도 수출 에 대한 기여도가 높아야 한다. 다만, 플랜트 수출 은 프로포잘 전단계인 사업성검토에서부터 프로 포잘 단계, 네고 및 계약단계, 실행단계를 거쳐 시 운전 및 인도 단계에 이르기까지 매우 복잡다단한 과정을 거치게 되며, 이 과정에서 다양한 경험과 지식을 필요로 한다[4]. 특히, 해외 선진사의 경우 부가가치가 높은 프로 포잘 전단계인 기획/타당성검토, 프로젝트총괄관 리(PMC), 개념기본설계(FEED) 분야에 높은 경쟁 력을 보유하고 있고, 오랜 기간 동안의 운영을 통 해 시운전/운전관리에도 경쟁력을 보유하고 있다. 하지만, 우리나라는 상대적으로 부가가치가 낮은 EPC 단계에 경쟁력을 집중하고 있는 실정이다. 해외 선진사와의 경쟁에 밀리지 않기 위해서는 고부가가치의 제안서 전단계인 설계 능력 강화를 통해 FEED사의 역할을 수행하여 수주 경쟁력을 강화해야 하고, 중국 등 후발주자들의 경쟁력 향 상 및 저가 정책에 적극적으로 대처할 수 있어야 하며, 더불어 IT 강국인 우리나라는 ICT 기반으로 플랜트 산업에 적용함으로서 고부가가치의 신시 장 개척 및 플랜트 산업의 부흥을 이끌어 가야할 중요한 시점으로 인식되고 있다. 3. 플랜트 ICT 융합 기술 3.1. ICT 기술 IT와 communication의 결합된 단어로 ICT는 1980년대부터 사용되어 왔으나, 1997년에 데니스 스티븐슨이 영국정부의 보고서에 사용하면서 유 명해지기 시작했다. 우리들이 흔히 접하는 IT 기 술인 스마트폰, 스마트 패드 등을 포함하여 통신 26 공업화학 전망, 제18권 제5호, 2015

플랜트 산업 기술의 ICT 적용 사례 * 출처 : http://www.toray-eng.com/kr/automation/custom/lineup/fa_eng.html Figure 10. 플랜트 산업 국내외 경쟁력 비교. * 출처 : 미래창조과학부 Figure 11. ICT 핵심 기술. 사업과의 융합을 포괄적인 산업을 의미하고 있으 며, 최근 들어서는 정보통신기술과 타기술 간의 융합의 의미로 사용되어 지고 있다. 방송, 통신 등 이종 분야 간 상호진입으로 시작된 융합현상이 스 마트폰 등장 이후 모든 미디어를 포괄하는 전방위 적인 융합으로 본격화 되었고, 다양한 모바일 기 기를 통하여 다양한 혁신 서비스가 인터넷(웹, 앱) 네트워크를 통하여 제공되고 그 과정에서 구글, 애플 등 글로벌 ICT 기업 중심으로 시장이 개편되 면서 인터넷을 중심으로 하는 융합의 본격화 즉, 스마트 혁명이 생태계를 꾸려가고 있다. 컴퓨팅 자원의 활용을 통하여 기존 서비스가 혁신되고 그 과정에서 기존 산업은 변화가 불가피해짐에 따라 인터넷을 중심으로 하는 융합이 이루어졌고, 인터 넷은 기본적으로 컴퓨터간의 통신이며, 따라서 단 순환 콘텐츠의 제공을 넘어서는 컴퓨팅 자원을 이 용한 서비스의 혁신이 가능해졌다. 인터넷에서는 음성, 신문, 음악, 서적, 동영상 등 모든 종류의 콘 텐츠가 디지털화 되어 제공되며, 디지털화된 콘텐 츠는 소프트웨어 프로그램을 통하여 컴퓨터에서 처리, 조작, 축적, 분석이 가능하므로 소프트웨어 기술력 보유기업이 다양한 혁신 서비스를 제공할 수 있다. 스마트 혁명의 기저에는 콘텐츠, 플랫폼, 네트워크, 기기(contents, platform, network, device) 등 모든 부문이 참여, 협력하는 생태계가 존 재한다. 결국 각 부문의 혁신이 타 부문의 혁신과 KIC News, Volume 18, No. 5, 2015 27

* 출처 : 국가과학기술연구회, 2015 Figure 12. 플랜트 + ICT 융합도. 상호의존적인 것이 최근 ICT 부문의 특징이며, 컴 퓨팅(하드웨어 및 소프트웨어) 측면에서 경쟁력을 갖추고 있는 거대 ICT 기업들이 생태계 중심이 되 고 이들 거대 기업들이 인터넷에 관련된 모든 분 야에서 인수합병(및 전략적 제휴)을 통하여 시장 패권을 모색하고 있는 실정이다. 애플은 기기와 S/W 통합을 통한 사용자 경험 최적화로 콘텐츠 제공 측면에서 경쟁우위를 확보 하고 있고, 아마존은 풍부한 콘텐츠를 자체 기기 와 클라우드 서비스 제공능력을 통해 제공하면서 성장해오고 있으며, 구글도 C-P-N-D 모든 분야에 진출하면서 영향력을 보여주고 있다. 국내 ICT 기업 KT, SKT 등 통신사업자는 음악, 방송 프로그램 등 미디어 콘텐츠 제공자로서 사업 확장을 추진해왔고, 삼성전자도 스마트 TV기기 및 콘텐츠 앱, OS 개발 등 다양한 변신을 진행해 왔고, 방송사업자들도 티빙(tiving) 등 온라인 콘텐 츠 제공을 추진 해오고 있으며, 국가 차원에서도 ICT 기반의 혁신 기회 조정을 통하여 ICT R&D, 인력양성 중소벤처 육성, 법 제도, 국제협력 등 통합을 통해 10대 핵심기술을 기반으로 표준화 개 발을 진행하고 있다[5]. 3.2. 플랜트 + ICT 융합 범위 최근 국가과학기술자문위원에서는 플랜트 엔지 니어링 경쟁력 강화 방안으로 스마트 플랜트 엔지 니어링 센터 운영 등 정부차원에서 지원을 하고 있다. 궁극적으로 플랜트 산업에 ICT 융합은 새로 운 기술을 창조하는 것으로 설계, 시공, 유지 보 수 및 운영 업무등의 신속화, 정밀화, 자동화, 지능 화와 가용성 증대를 확보하는 것이다. Figure 12는 플랜트 ICT 융합 범위를 단계와 각 단계별 적용할만한 ICT 기술들을 잘 나타내주고 있다. 가장 낮은 단계에서는 현장에 직접 적용 가능 한 대상과 기술을 나열하고 있으며, 1단계에서는 작업자와 기계간의 인터페이스를 담당할 수 있는 부분에 대한 기술융합을 나타내고 있다. 2단계에서 는 플랜트의 운영에 대한 융합 대상을 보여주며, 3 단계에서는 전사적 관리시스템과 연동된 플랜트 프 로젝트 관리 기술을 보여준다. 마지막 4단계에서는 이러한 융합기술의 인터넷 기반 활용과 공정 디자 인 시뮬레이터의 적용을 보여주고 있다[6]. ICT 기술의 시장조사업체 가트너(gartner)는 매 년 새로운 기술의 현황 및 전망을 설명하는 주기 곡선인 하이프 곡선(hype cycle)을 Figure 13에 나타내었다. 첫째는 태동기(technology trigger) 로, 이는 기술의 잠재성이 드러나는 단계다. 둘째 는 거품기(peak of inflated expectation) 로, 해당 기술이 미디어의 조명을 받고 다수의 성공담이 발 표됨에 따라 많은 관심을 받게 되는 단계다. 셋째 는 환멸의 굴곡기(through of disllusionment) 로, 이때 기술이 널리 알려지고 그 실체와 한계가 드 러나면서 어느 정도 관심이 감소하게 된다. 이러 한 침체기를 극복한 기술은 이해도가 높아지면 재조명기(slope of enlightenment) 를 거쳐 시장성 을 인정받으면 안정기(plateau of productivity 에 들어서 성공적으로 시장에 안착하게 된다. 가트너 는 거품기의 단계에 있는 기술 가운데 최상위에 있는 것으로 사물 인터넷을 꼽았으며 웨어러블 UI 와 자연어 질의 처리(natural language question answering)가 그 뒤를 이었다. 가트너는 이 세 가 지 기술들은 5년에서 10년 내에 시장에서 어느 정 28 공업화학 전망, 제18권 제5호, 2015

플랜트 산업 기술의 ICT 적용 사례 * 출처 : http://www.gartner.com/newsroom/id/2819918 Figure 13. 가트너 2014 hype cycle. 도의 위치와 인지도를 차지할 것으로 보인다. 라 고 전망했다[7]. 3.3. ICT 적용 가능 플랜트 기술 플랜트 산업 융합 가능한 ICT 기술 중에는 크 게 4가지 기술을 적용할 수 있을 것으로 판단한다. 첫 번째로 스크린 없는 디스플레이(screenless display), 3D 출력기술(3D printing technology), 클라 우드 컴퓨팅 기술(cloud computing technology), 빅데이터 분석 기술(big data analytics)을 적용할 수 있다. 스크린 없는 디스플레이경우 특별한 장 치 없이 3D 투영 및 관찰이 가능하고 복잡한 공정 에 대한 사전 설계 검토 및 문제 해결이 가능하며, 향 후 실제 크기(real scale) 투영도가 가능하여 건 설 시 검토 보완시간을 단축시킴으로서 건설 기간 을 단축할 수 있는 장점을 가질 수 있다. 마이크로 소프트사의 경우 이 기술을 통해 live 3D 모델링 을 가능토록 하여 설계 대상에 대한 설계자의 이 해도 증가로 설계 오차를 최소화 하고 작은 스케 일의 모델을 실제 스케일 모델로 투영 후 모델 수 정이 가능케 함으로써 설계 수정 용이 및 시간 단 축을 가능하도록 하였다. 두 번째는 3D 출력 기술로 미국의 GE사의 경 우 미국 인디아주에 2억 만 달러의 3D 출력 공장 을 지어 실제 3D 출력설비로 제트, 엔진, 터빈을 양산하였고, 호주 Monash 대학교에서도 역시 3D 출력 설비를 통해 작은 용량의 제트 엔진을 생산 한바 있다. 세 번째로 클라우드 컴퓨팅 기술로서, 클라우드 컴퓨팅이란 정보처리를 자신의 컴퓨터가 아닌 인 터넷으로 연결된 다른 컴퓨터로 처리하는 기술이 며 핵심기술로는 정보처리 서버는 1기이나 여러 가상 서버로 분할해 동시에 여러 작업이 가능한 서버 가상화 기술(hypervisor)로 운영이 되며, 속 도 및 민첩성이 개선되고 데이터 센터 운영 및 유 지 관리에 비용 투자가 불필요하다. 이러한 기술들은 AVEVA사와 마이크로소프트 사에서 운영 중이며 위치/시간에 상관없이 설계 모델에 대한 안전하고 직접적인 접근이 가능하여 프로젝트 효율성을 높일 수 있는 장점이 있으며, end-user의 상기 접근이 가능하여 잠재적으로 위험 한 문제 체크가 가능하고, 설계에 대한 의견 및 피 드백 기록 등을 남길 수 있는 장점을 가지고 있다. 마지막 적용 가능 기술은 빅데이터 분석(big da- KIC News, Volume 18, No. 5, 2015 29

* 출처 : http://www.youtube.com/watch?v=athcr0psyua Figure 14. 마이크로소프트사 hololens. * 출처 : http://bloomberg.com/bw/articles/2013-11-27/generalelectric-turns-to-3d-printers-for-plane-parts Figure 15. GE사의 3D printing 이용한 제트엔진 생산. * 출처 : http://www.yputube.com/warch?v=ljhsx91u4ho Figure 16. AVEVA사의 클라우드 컴퓨팅. ta analytics) 기술이다. 빅데이터 분석 기술은 기존 기술로는 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터를 분석 하여 의미 있는 결과를 분석하는 기술이다. 일반적 으로 빅데이터는 크기(volume), 속도(velocity), 다 양성(variety)의 3가지 특징을 가지는 데이터를 의 미하며, 각 특징에 대한 설명은 다음과 같다. 첫째, 크기는 적용되는 사업의 특징에 따라 차 이가 있지만, 일반적으로 테라바이트(terabyte)와 페타바이트(petabyte) 이상의 큰 데이터를 빅데이 터로 간주한다. 이러한 빅데이터는 기존 파일 시 스템에 저장하기 어려울 뿐만 아니라, 데이터 분 석을 위해서 사용하는 Business intelligence (BI)/ dataware house (DW) 같은 솔루션에서 소화하기 어려울 정도로 급격하게 데이터양이 증가하고 있 으며, 이러한 문제를 극복하기 위해서는 확장 가능 한 방식으로 데이터를 저장하고, 분석하는 분산 컴 퓨팅 기법으로 접근해야 한다. 현재 분산 컴퓨팅 솔루션에는 구글의 google file system (GFS), 아파 치의 hadoop 등이 있으며, 대용량 병렬 처리 데이 터베이스에는 greenplum, HP의 vertica, IBM의 netezza, 테라데이터의 kickfire 등이 있다. 빅데이터의 속도적인 특징은 크게 실시간 처리 와 장기적인 접근으로 나눌 수 있다. 우리는 매일 매 순간 데이터를 생산하고 있으며, 교통카드로 지하철과 버스를 이용할 때도 교통비와 탑승위치 를 남기고, 금융 거래를 할 때도 금융 기관의 데이 터베이스에 데이터를 만들게 된다. 인터넷 검색을 할 때도 모든 검색어가 저장이 되고, 쇼핑몰이나 포털 사이트 같은 곳을 이용할 때도 우리가 클릭 한 이력이 모두 저장된다. 스마트폰에서 소셜 네 트워크 게임(SNG)이나 지도 같은 앱을 이용할 때 도 우리의 위치 정보를 남기게 되며, 이와 같이 오 늘날 디지털 데이터는 매우 빠른 속도로 생성이 되기 때문에 데이터의 생산, 저장, 유통, 수집 분석 이 실시간으로 처리되어야 한다. 예를 들어 게임 의 채팅창에서 누군가 불건전한 내용을 입력할 경 우 시스템에서 이러한 문구를 바로 분석해서 다른 사용자에게 피해가 없도록 조치를 해야 하며, 수 집된 대량의 데이터를 다양한 분석 기법과 표현 기술로 분석을 해야 하는데 이는 장기적이고 전략 적인 차원에서 접근할 필요가 있다. 마지막으로, 빅데이터의 다양성은 다양한 종류 의 데이터들이 빅데이터를 구성하고 있으며, 이러 한 다양한 데이터들을 처리할 수 있어야 하는 것 을 의미한다. 데이터의 형태는 정형화 수준에 따 라 정형, 반정형, 비정형 데이터로 구분할 수 있다. 정형 데이터는 문자 그대로 정형화된 데이터로, 고정된 필드에 저장되는 데이터를 의미한다. 예를 들어 플랜트 운전 시 온도, 압력, 유량 등의 모니 터링 결과들이 데이터베이스에 생성되어 테이블 에 저장된다. 이때 테이블은 고정된 필드로 구성 이 되는데, 이렇게 일정한 형식을 갖추고 저장되 30 공업화학 전망, 제18권 제5호, 2015

플랜트 산업 기술의 ICT 적용 사례 * 출처 : 한국정보화진흥원, 2011 Figure 17. 빅데이터 특성. 는 데이터를 정형 데이터라고 한다. 정형 데이터 는 기존의 솔루션을 이용하여 비교적 쉽게 보관, 분석, 처리, 작업을 진행할 수 있다. 반정형 데이터 는 고정된 필드로 저장되어 있지 않지만, XML이 나 HTML 같이 메타 데이터나 스키마 등을 포함 하는 데이터를 의미한다. 비정형 데이터란 고정된 필드에 저장되어 있지 않은 데이터를 의미한다. 예를 들어, 유튜브에서 업로드하는 동영상 데이터, SNS나 블로그에서 저장하는 사진과 오디오 데이 터, 메신저로 주고받은 대화내용, 스마트폰에서 기 록되는 위치 정보, 유무선 전화기에서 발생하는 통화 내용 등 다양한 비정형 데이터가 존재한다. 빅데이터는 이러한 비정형 데이터도 처리할 수 있 는 능력을 갖추고 있다. 한국정보화진흥원에 따르면 세계의 정보량이 급격하게 증가하는 추세를 보이는 2010년 이후부 터 빅데이터 시대라고 언급하고 있다[1]. 인식되면서, 최근에는 플랜트 산업에서도 빅데이 터 적용에 높은 관심을 보이고 있다. 특히, 플랜트는 수많은 설비와 장치로 구성되 며, 수년의 설계 및 개발과 수십 년 이상의 운전 및 유지보수 단계를 가지는 매우 복잡한 시스템으 로, 플랜트 생애주기 동안 엄청난 양의 데이터를 생산하고 있으며, 최근 IT 기술과 함께 생산정보 화의 빠른 보급으로 인해 데이터의 생산이 폭발적 으로 증가하고 있다. 이러한 플랜트 생애주기 단계에서 생산되는 데 이터는 기업의 설계, 운전 노하우 등이 내포되어 있는 데이터로서, 빅데이터 기술을 통해 중요한 가치를 도출할 수 있으며, 경쟁 기업과의 경쟁 속 에서 차별화를 도출할 수 있는 높은 잠재력을 보 유하고 있다. 본 절에서는 플랜트에 적용되고 있 는 빅데이터 주요 활용 현황을 적용 플랜트 유형 에 따라 소개한다. 3.4. 플랜트의 빅데이터 분석 기술 활용 빅데이터 시대 초기에는 주로 통신, 의료, 유통 산업 등에서 적용되어 왔다. 하지만, 초기 적용 산 업에서의 성공과 함께 빅데이터의 중요성이 널리 3.4.1. Oil&gas 플랜트의 빅데이터 활용 플랜트의 빅데이터 적용은 세계적으로 아직 시 작단계이지만, 현재까지 가장 활발하게 연구가 이 루어지고 있는 분야는 oil&gas 플랜트이다. 이는 KIC News, Volume 18, No. 5, 2015 31

* 출처 : NEC Technical Journal, Vol 9, 1, 2014. Figure 18. SIAT를 이용한 조기 고장 예측 진단 개념. oil&gas 산업이 직면하고 있는 높은 기술적/외부 환경적 불확실성과 치열한 경쟁에서 살아남기 위 하여, 위험과 비용을 최소화하고, 생산성을 최대화 해야 하는 경쟁력 향상의 필요에 기인하는 것으로 보인다. 이러한 대내외적 필요에 의해 oil&gas 플랜트로의 빅데이터 적용에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. oil&gas 플랜트로의 빅데이터 적용 연구는 자원 탐사 및 개발(exploration and development) 단계, 자원 시 추 및 유정완결(drilling and completion), 자원 회수 (production) 등 업스트림 단계를 중심으로 이루어지 고 있다. 하지만, 빅데이터 기술을 실제 현장에 적용 한 구체적인 사례는 찾아보기 어려우며, 현재까지 Chevron, Shell, Point Cross, Cloudera 등이 탄성 파(seismic) 데이터 획득과 처리를 위하여 빅데이 터 분산 처리 엔진인 Hadoop을 시범적으로 적용 하고 있는 수준으로 알려져 있다[8]. Oil&gas 플랜트 업스트림에서의 빅데이터 적용 방안은 다음과 같다. 자원 탐사 및 개발 단계에서 는 빅데이터 분산 처리 엔진인 hadoop과 분산 데이 터베이스인 greenplum을 사용하여, 방대한 탄성파 데이터의 신속한 데이터 처리를 통한 가시화를 할 수 있으며, 이를 통해 보다 신속하고 정확한 탐사 성능을 확보할 수 있다. 자원 시추 단계에서는 시추 를 위해 사용되는 드릴(drill)의 실시간 상태 모니터 링을 통해 조기에 이상 상태를 예측하고, 사전에 고 장 대응을 위한 유지보수 및 장비 교체를 수행함으 로써, 불시 장비 고장(blowout accident)으로 일어 나는 시간과 비용을 절감할 수 있다. 전술한 업스트림 단계 뿐 아니라, 시추된 원유 및 천연가스를 원하는 최종제품으로 가공 및 정제 하는 다운스트림 단계에서도 정제 과정 도중 발생 하는 실시간 센서 데이터를 분석하여 사전 고장 진단에 활용할 수 있으며, 다양한 요인으로 인해 변동성이 높은 유가를 미리 예측하여 원유 생산량 을 조절하는데 활용할 수도 있다. 3.4.2. 발전 플랜트의 빅데이터 활용 원자력 발전 플랜트에 적용된 주요 활용 사례 중 하나는 운전 단계에서의 조기 고장 예측 분야 이다. 특히, 원자력 발전 플랜트와 같은 대형 규모 플랜트에서 비정상 운전 상태를 파악하기 위하여, 한정된 운전자가 수많은 플랜트의 개별 파라미터 가 임계치를 초과하는지 모니터링 하는 것은 비효 율적일 뿐만 아니라, 임계치를 초과하지 않는 비 정상 상태를 검출하기 어려운 한계가 있다. 이러 한 한계를 극복하기 위해, 보다 진보된 조기 고장 예측 기술이 요구되며, NEC는 system invariant analysis technology (SIAT)를 개발하였다. SIAT 는 NEC에서 제안한 빅데이터 분석 기술로서, 정 상 상태에서 센서의 값은 다른 센서들의 값과 일 정한 상관관계(correlation)를 가진다는 전제 아래 수많은 개별 센서의 값들이 아닌, 센서들 간에 존 재하는 상관관계를 모니터링 함으로써, 개별 센서 32 공업화학 전망, 제18권 제5호, 2015

플랜트 산업 기술의 ICT 적용 사례 * 출처: International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering, Vol. 9, No. 11, 373-384, 2014 Figure 19. 오피니언 마이닝 절차. * 출처 : European Wind Energy Association (EWEA) Annual Event, 2014 Figure 20. 분산 처리 컴퓨터를 통한 FFT 처리 개념. 가 임계치를 초과하기 전에 비정상 상태를 발견하 는 기술이다[9]. NEC는 SIAT를 활용한 고장 신호 모니터링 시스템(failure sign monitoring system) 을 개발하였으며, 실제 발전소에 적용 중에 있다. Figure 18은 SIAT를 이용한 조기 고장 예측 진단 개념을 보여주고 있다. 한편, 위에 소개한 조기 고장 예측 분야 이외에 도 최근에는 사회적으로 민감한 원자력 발전에 대 한 대중의 선호도를 보다 신속하고 정확하게 분석 하기 위하여 빅데이터 기술을 적용하였다[10,11]. 특히, Kim[11]은 사람들이 많이 사용하는 SNS 중 하나인 트위터(twitter)의 데이터로부터 원자력 발 전에 대한 사전 도출된 선호/비선호 관련 키워드 를 통해 종합적인 선호도를 분석하는 오피니언 마 이닝(opinion mining) 기법을 적용하였다. 이를 통 해, 시간과 비용이 많이 소요되는 전통적인 설문 조사 방법 대비, 훨씬 많은 대중을 대상으로 신속 하게 선호도를 파악할 수 있게 되었다. Figure 19 는 트위터를 이용한 오피니언 마이닝 절차를 보여 주고 있다. 한편, GE사는 미국 아틀란타에 모니터링 및 진 단 센터를 설립하고 전 세계에 흩어져 있는 1,500 기 이상의 가스 터빈으로부터 매일 30,000 h 이상 의 운전 시간, 총 40테라바이트에 달하는 1억 h 이 상의 운전 시간 데이터 데이터를 수집하고 있다. 50명 이상의 GE 빅데이터 분석 전문가들은 수집 된 40 TB의 데이터 중 가스터빈의 열효율, 배출가 스 온도, 압축기 입구 온도 등의 데이터를 분석하 여 불필요한 비정상 운전정지를 방지하였고, 사전 고장에 대한 예측을 통해 손실방지를 하여 2013년 에는 5,390만 달러, 2014년에는 7,000만 달러의 고 객 손실 방지를 하였다[12]. KIC News, Volume 18, No. 5, 2015 33

* 출처: http://w3.siemens.com/smartgrid/global/en/pages/default.aspx Figure 21. Siemens의 스마트 그리드 빅데이터 활용. Fergerson과 Catterson은 풍력 발전 플랜트의 신속하고 정확한 고장 예방을 위하여 빅데이터 기 술을 적용하였다. 그들은 풍력 발전 플랜트의 신 속 및 정확한 고장 예방을 위하여 상태 모니터링 시스템(condition monitoring system, CMS)을 운 영하고 있으나, 많은 센서로부터 실시간으로 방대 한 양의 데이터가 생성되고 있는 이러한 데이터를 보다 신속하고 정확하게 처리할 필요가 있다고 언 급하고 있다. 특히, 현재 여러 센서로부터 실시간 (20-50 khz 주기)으로 수집되는 속도, 전압, 전류, 온도, 회전 속도 등의 14개 파라미터 데이터에 대 하여 단일 처리 컴퓨터에서 반복적으로 푸리에 변 환(fast fourier transform; FFT)을 수행하고, 현재 의 처리 속도의 한계를 극복하기 위하여 여러 대 의 분산 처리 컴퓨터를 이용하여 계산 작업을 분 할을 통해 데이터 입 출력율을 높이고, 총 계산 시간을 줄일 수 있었다. Figure 20은 분산 처리 컴 퓨터를 통한 FFT 처리 개념을 보여주고 있다. 3.4.3. 기타 분야의 빅데이터 활용 독일의 Siemens는 전기의 생산, 운반, 소비 과 정에 정보통신기술을 접목하여 공급자와 소비자 가 서로 상호작용함으로써 에너지 효율을 최적화 하는 스마트 그리드 분야에 빅데이터 기술을 적용 하고 있다. Siemens는 전사적 차원에서 테라데이 터사의 통합 빅데이터 아키텍처를 도입하여 스마 트 그리드내의 각 가구의 전력 사용량을 수집하고 이들과 연관이 있는 데이터를 수집 분석하여 발전 사와 일반가구 간의 상호 최적의 전력 공급을 할 수 있도록 운영 하고 있다. Figure 21은 Siemens사 가 스마트 그리드에 적용하고 있는 빅데이터 기술 에 대한 적용 개념을 보여주고 있다. 4. 맺음말 ICT 기술의 발전은 전통적인 플랜트 산업에 급 격한 변화의 바람과 함께 새로운 기회를 제공하고 있다. 국내 플랜트 산업은 국내 뿐 아니라 세계 시장 에서 치열한 경쟁의 어려움에 직면하고 있어, 보 다 높은 경쟁력을 확보해야 하는 상황이며, ICT 기술은 전통적인 플랜트 산업의 경쟁력을 획기적 으로 향상시킬 수 있다. 전통적인 플랜트 산업과 ICT 기술의 융합 원천 기술에 대한 기술 확보 및 선도를 통해 플랜트 산 업의 체질을 강화시켜, 정체되어 있는 국내 플랜 트 산업의 성장을 가능하게 만들 수 있을 것이다. 또한, 이러한 ICT와 플랜트의 융합은 플랜트 ICT 에 관련된 새로운 부품 및 장치 산업의 성장과 함 께 새로운 일자리를 창출하는데 기여할 수 있을 것으로 판단한다. 34 공업화학 전망, 제18권 제5호, 2015

플랜트 산업 기술의 ICT 적용 사례 감사의 글 본 연구는 2014년도 산업통상자원부 재원으로 한국에너지기술평가원의 지원을 받아 수행한 연 구과제입니다(No. 2014520400090). 참 고 문 헌 1. 스마트 시대의 패러다임 변화 전망과 ICT 전 략, 한국정보화진흥원 (2010). 2. IT Issues Weekly, 한국정보사회진흥원 (2009). 3. 플랜트 산업 발전방안 연구, KOPIA research & PWC (2012). 4. 박광순, 플랜트 산업의 기초 분석, www.keit.re.kr 5. http://www.msip.go.kr (미래창조과학부) 6. 최병일, 플랜트 스마트 안전기기 기술 개발, 국가과학기술연구회 (2015). 7. http://www.gartner.com/newroom/id/289918 8. R. Nicholson, Big Data in the Oil & Gas Industry, IDC Energy Insights (2012). 9. F. Kei, K. Masaya, H. Isao, T. Satoshi, Y. Takayuki, and O. Toshiyuki, Failure sign monitoring system for large-scale plants applying system invariant analysis technology (SIAT), NEC Technical Journal, 9(1) (2014). 10. M. Kim, Risk Communication about Nuclear Power in Korea: One-Year Descriptive Analysis on Twitter, Science Education International, 24(3), 324-343 (2013). 11. D. S. Kim and J. W. Kim, Public Opinion Sensing and Trend Analysis on Social Media: A Study on Nuclear Power on Twitter, International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering, 9(11), 373-384 (2014). 12. http://www.environmentalleader.com/2015/03/ 19/ges-big-data-saves-power-plant-customers- 70m 13. D. Ferguson and V. Catterson, Big data techniques for wind turbine condition monitoring, European Wind Energy Association (EWEA) Annual Event (2014). 류 재 홍 1999~2001 고려대학교 화학공학과 석사 2001~2003 (주)블루플래닛 촉매개발부 주임연구원 2004~2008 고려대학교 화공생명공학과 박사 2008~2009 (주)테크윈 플랜트 엔지니어링 사업부 과장 2009~현재 고등기술연구원 플랜트 엔지니어링센터 수석연구원 차 재 민 2006~2010 포항공과대학교 산업경영공학과 박사 수료 2014~현재 고등기술연구원 플랜트 엔지니어링센터 선임연구원 강 석 환 1997~2003 충남대학교 화학공학과 박사 2003~2006 한국화학연구원 선임연구원 2009~현재 고등기술연구원 플랜트 엔지니어링센터 수석연구원 KIC News, Volume 18, No. 5, 2015 35