[ENTECH 후기] 스카이텍, 하늘에서 태양광 패널을 진단하다

[ENTECH 후기] 스카이텍, 하늘에서 태양광 패널을 진단하다

대학생신재생에너지기자단 23기 김용대, 26기 김대건

 

스카이텍 소개

[자료 1. 스카이텍 부스 전경]

출처 : ⓒ23기 김용대

주식회사 스카이텍은 자율주행 드론과 열화상 카메라 등 첨단 장비를 활용하여 태양광 모듈(패널)의 상태 및 성능을 정확히 진단하는 서비스를 제공한다. 대전광역시 유성구에 위치한 스카이텍은 드론을 이용한 친환경 에너지전환에 기술경쟁력을 갖춘 혁신 기업이다.

이 회사는 풍부한 경험을 갖춘 전문가와 다수의 특허등록 신기술을 보유하고 있다. 또, 산업용 드론을 국산화하는 기술 및 IOT기술 개발을 통해 대규모 신재생 발전시설을 검사하고 관리하는 선도적인 기업으로 성장하고 있다.

스카이텍의 핵심 사업은 태양광 패널 건전성 진단이다. 태양광패널을 자동인식 해서 태양광 패널 모듈을 점검한다. 이외에도 송전선로 연선 가설, 화력발전소 저탄장 관리, 항공촬영 및 측량용 LiDAR 등이 있다.

 

드론과 AI를 이용한 태양광 패널 진단

[자료 2. 스카이텍 태양광 패널 진단용 드론]

출처 : ⓒ26기 김대건

태양광 발전의 규모가 커지면서 패널 점검의 효율성과 정확성이 더욱 중요해진다. 기존에는 육안에 의존하면서 신뢰성이 낮은 점검만 가능했는데, 이제는 AI 기술을 드론과 결합하여 자동으로 패널을 인식하고 결함을 찾아내는 방식이 도입되고 있다.

방식을 보자면 위치 탐색에도 첨단 기술이 활용되는데, GIS(지리정보시스템)와 IoT 기술을 접목해 패널의 위치를 정밀하게 파악한다. 또한, 추적 시스템을 통해 위험 지역에서도 안전한 점검이 가능하다.

과거 수동 조작에 의존하던 드론은 효율성이 낮았지만, 이제는 지리정보 기반으로 비행경로를 자동 설정 및 매핑하여 ‘원-버튼 자율비행’을 통해 빠르고 정확한 점검이 이뤄진다.

 

스카이텍 인터뷰

[자료 3. 스카이텍 대표님과의 인터뷰]

출처 : ⓒ26기 김대건

스카이텍 대표님께 양해를 구해 몇가지 질문과 함께 스카이텍에 사업내용에 대한 인터뷰를 진행할 수 있었다.

Q1. 드론을 이용해서 태양광 패널의 고장을 진단하는 사업을 진행하고 계신데, 사업의 배경이 어떻게 되시는지 궁금합니다.

A1. 저희는 태양광 패널 진단 규모를 최소 1MW급 이상으로 다루기 때문에 그 수량이 대략적으로 2~3천장 정도 됩니다. 대용량화가 된 이후에 용량도 커지고, 면적도 넓어지고 하다 보니까 사람의 인력으로 하기는 힘들게 돼서 드론 기술을 접목하게 됐습니다.

Q2. 사업의 내용에 대해서 더 자세하게 설명해주시면 감사하겠습니다.

A2. 우리 사업의 기술은 GIS 위치를 기반으로 해서 무수히 많은 태양광 패널 중에 고장난 위치를 찾아주는 것이 핵심이구요. 열화상 카메라를 드론에 달아서 비행을 해보면 태양광 패널이 이상이 있는 거는 다 보여요. 색깔이 이상하구나 하고 보이는데, 중요한 건 위치가 어디에 있는지 알 수가 없어요. 하지만 저희는 GIS의 바닥과 드론의 위경도 위치를 매칭시켜서 고장난 패널의 위치를 정확하게 찾고, 어떤 이상인지를 보고서에 실어서 현장 담당자에게 전달해주는 게 저희 기술의 노하우입니다.

Q3-1. 드론으로 태양광 패널을 진단하는 데 있어 AI를 또 사용하신다고 들었습니다. AI를 사용하시는 방식에 대해서 더 자세하게 설명해주실 수 있으실까요?

A3-1. 이제 인공지능 기법이 두가지가 들어갑니다. 여러 가지 태양광 패널의 설치 형태가 있는데, 이 태양광 패널을 한 장씩 뜯어내야 돼요. 그래서 이제 태양광 패널을 설치 형태에 따라 태양광 패널을 레이블링을 해서 한 장씩 뜯어내는데 여기에서 일단 AI 기술이 들어가고, 뜯어낸 거를 분석하는 데 두 번째 AI 기술이 들어갑니다. 이때 분석용 AI는 고장의 유형에 따라서 크게 한 5가지 정도로 분류할 수 있는데, 이런 방식으로 학습을 시키고 있습니다. 그래서 사람 사람의 눈으로 골라내는 게 아니라 한 장씩 뜯어낸 태양광 패널의 이상 유무를 인공지능으로 분석해서 골라내는 두 가지 AI가 들어가고 있어요.

Q3-2. 혹시 유사도는 보통 몇퍼센트 정도로 나오는지 알 수 있을까요?

A3-2. 유사도는 95% 이상이 나와야지 의미있는 조건이라고 볼 수 있습니다.

Q4. 이 사업이 앞으로 또 어떻게 확장될 수 있을까요?

A4. 사실 우리나라는 이제 땅도 좁고 그다음에 햇빛의 양도 적도로 갈수록 더 커지기 때문에 우리나라보다는 적도 근처에 있는 해외에 적용하려고 지금 생각을 하고 있어요. 그래서 지금은 미국의 텍사스 남쪽이나 베트남의 남쪽과 같이 적도 근처에 있는 해외 쪽에 위주로 해서 저희가 사업을 진행하려고 생각을 하고 있습니다.

Q5. 드론 말고도 다른 방식으로 태양광 패널의 고장을 진단할 수도 있을까요?

A5. 드론 외로는 태양광 패널 한 장 한 장에 RFID를 붙여서 이상이 발생하면 무선으로 송출하는 방식이 있는데, 너무 가격이 비쌉니다. 또, 한 장씩 RFID를 붙여야 하기 때문에 부유식 태양광이나 이런 데는 작업하기가 위험하기도 합니다. 따라서 비용이나 위험도 측면에서 봤을 때 드론을 이용한 진단이 가장 비용도 적게 들고 안전한 방법이라고 생각합니다.

 

스카이텍 부스를 관람하며

탄소중립을 위해 대규모 태양광 발전 단지가 늘어나고 있는 지금, 발전량 못지않게 더 중요해진 것은 바로 유지보수이다. 한 태양광 패널의 고장으로 인해 주변 패널까지 고장이 날 수 있고, 심할 경우 화재가 발생할 우려가 있기 때문이다. 4차 산업혁명에 도래한 만큼 스카이텍은 이러한 문제를 AI와 드론을 이용해 접근했다. 태양광 패널의 위치가 정형화된 점을 고려해 이를 좌표로 계산할 수 있도록 하고, 또 고장난 패널을 AI로 학습하여 사람이 외관으로 판별하지 못하는 점을 보완했다. 이러한 스카이텍의 기술과 더불어 앞으로 많은 기업에서도 신기술을 활용한 탄소중립의 여정이 더욱 기대가 되는 부분이다.

---

참고문헌

1) (주)스카이텍 홈페이지 , https://www.sky-tech.co.kr/default/