삼순대학교가 TÜBİTAK의 300만 튀르키예 리라 지원을 받아 케이블 고장, 전신주 휘어짐, 애자 손상을 감지하는 인공지능 기반 자율 드론을 개발하고 있다. 이 프로젝트는 유지보수팀의 위험 노출을 줄이고 고장 위치 파악을 앞당기는 것을 목표로 하며, 재난 이후 활용할 계획도 포함한다.
튀르키예 삼순대학교가 험지의 송전선을 점검하기 위한 자율 비행 드론을 개발하고 있다. 이 프로젝트는 300만 튀르키예 리라의 예산으로 튀르키예 과학기술연구위원회(TÜBİTAK)의 지원을 받으며 진행된다. 프로젝트는 대학 컴퓨터·정보과학대학 소프트웨어공학과장인 무아메르 튀르크오을루 부교수가 이끈다.
이 시스템은 전력선을 따라 자율적으로 비행한 뒤 인공지능 모델을 사용해 케이블의 찢어짐과 단선을 감지하고, 전신주의 기울어짐을 파악하며, 애자에서 발생할 수 있는 파손과 균열도 식별하는 것을 목표로 한다. 드론은 점검 결과를 중앙 대시보드로 전송해 기술자들이 개입이 필요한 위치에 대한 알림을 받을 수 있도록 한다.
전체 선로 점검 대신 자동 점검
전력선은 많은 경우 산악 지역이나 접근이 어려운 곳을 가로질러 장거리에 걸쳐 설치돼 있어 유지보수팀이 현장에 장시간 머물러야 하고 고소 작업의 위험에 노출될 수 있다. 튀르크오을루에 따르면 이 시스템은 손상 위치를 사전에 파악해, 팀들이 전체 경로를 점검하는 대신 손상 지점으로 바로 이동할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.
현재 드론의 3차원 설계가 준비되고 있으며, 인공지능 모델 학습에 사용하기 위해 전력선에서 촬영한 이미지와 동영상에 라벨을 부여하고 있다. 6개월 동안 진행되는 프로젝트 1단계는 하드웨어, 통신, 소프트웨어에 초점을 맞추며, 드론 개발이 완료된 후 현장 시험을 시작할 예정이다. 프로젝트 전체 기간은 18개월이다.
지진과 홍수 이후 활용 가능성
프로젝트 범위는 재난 이후 인프라 피해 대응, 특히 지진과 홍수 대응까지 확대됐다. 재난이 발생한 뒤 드론을 보내 케이블, 전신주, 애자에 발생한 피해를 파악할 수 있으며, 지진으로 기울어진 전신주도 식별하고 관련 정보를 즉시 모니터링 센터로 전송할 수 있다.
튀르크오을루는 전력 부문에서의 작업 위험에 대한 개인적인 경험과 프로젝트 구상을 연결했다. 그는 자신의 아버지가 수년간 전력선 수리와 신규 선로 설치, 변압기 관련 업무에 종사했으며 전신주와 외딴 지역에서 작업하는 위험에 노출됐다고 밝혔다.
실제로 무엇이 달라지는가?
시험이 성공한다면 이 프로젝트의 실질적인 가치는 선로 점검을 광범위한 현장 업무에서 기술자들의 우선순위를 정하는 자동 정찰 작업으로 전환하는 데 있다. 이는 고장 현장 도착 시간을 줄이고 작업자 부상 위험을 낮추는 데 도움이 될 수 있다. 그러나 기사에는 아직 현장 시험 결과나 모델 정확도 지표가 제시되지 않았으므로, 현 단계에서 시스템의 운영 성능을 평가할 수는 없다.
연구팀은 이 프로젝트가 자체 개발 방식으로 진행된다고 설명하면서도 드론의 일부 부품은 해외에서 수입한다고 인정했다. 후속 계획 중 하나는 개발이 진전되는 대로 해당 부품을 국산 대체품으로 교체하는 것이다.