에너지와 AI(인공지능총서)

AI, 에너지 산업의 미래를 설계하다
에너지 산업 대전환 속에서 인공지능이 어떻게 혁신의 동력으로 작용하는지 분석한다. 탄소 중립, 분산화, 디지털화라는 거대한 흐름 속에서 AI는 발전, 송배전, 신재생에너지, 전력 수요 예측, 재난 대응 등 전 가치 사슬에 걸쳐 핵심 해법을 제시한다. 예지정비, 디지털 트윈, V2G 기반 전기차 관리, 에너지 신소재 개발 등 10가지 대표 응용 사례를 통해 AI가 효율성과 안정성을 높이는 방식을 구체적으로 보여 준다.
그러나 AI를 만능 해결사로 보는 환상은 지양해야 한다. 데이터 품질과 보안, 알고리즘의 설명 가능성, 에너지 소비, 일자리 변화 등은 반드시 성찰해야 할 과제다. AI 데이터센터의 전력 소모, 국가 안보와 직결된 전력망 통제 문제 등을 주요 논의로 제시한다. 특히 '소버린 AI' 개념을 통해 에너지 안보와 데이터 주권 확보의 중요성을 역설하며 신뢰할 수 있는 AI를 위한 윤리적·사회적 거버넌스 필요성을 강조한다.

에너지 산업의 혁신을 이끄는 AI

01 미래 전력망과 AI
02 발전소 수명을 평가하는 AI
03 발전소 성능을 예측하는 AI
04 가스 터빈 이상을 예측하는 AI
05 전력 수요를 예측하는 AI
06 재난 대응을 위한 AI
07 신재생에너지와 AI
08 에너지 신소재와 AI
09 발전 분야 디지털 트윈과 AI
10 에너지 분야 AI 활용을 위한 과제

최우성 한국전력공사 전력연구원의 책임연구원이자 연구전략실 R&D비즈팀장이다. 서울대학교 기계공학과에서 시스템 고장 예지(PHM, Prognostics and Health Management) 주제로 박사학위를 받았다. 독일 프라운호퍼(Fraunhofer), 지멘스(SIEMENS), 미국 전력연구소(EPRI) 등과 12건의 국제 공동 연구를 수행했으며 EPRI에서 2년간 파견 연구원으로 근무했다. 엔비디아 앰버서더 및 AI 인증 강사, 인공지능 커뮤니티·사단법인 AI프렌즈의 창립 이사로 활동 중이며, 국내 기술 표준의 국제화를 위해 미국기계학회(ASME) 위원으로도 활동하고 있다. 주요 전문 분야는 시스템 고장 예지, 머신러닝 · 딥러닝으로 AI 솔루션 5종 개발, 프로그램 16건, 특허 37건, SCI급 논문 13편의 연구 실적이 있다. 대표 논문으로 "Tutorial on time series prediction using 1D-CNN and Bi-LSTM: A case example of peak electricity demand and system marginal price prediction"(2023, 교신), "Operation-Adaptive Damage Assessment of Steam Turbines Using a Nonlinear Creep-Fatigue Interaction Model"(2020) 등이 있다.