AI 머신러닝 기반 배기가스 가상센서 개발

[강소기업이 미래다] ㈜테크다스

최근 정부는 온실가스 감축 및 기후 위기 적응 대책을 강화해 2030년 중장기 국가 온실가스 감축 목표(NDC)로 2018년 국가 온실가스 배출량 대비 40% 감축하고 2050년에는 탄소 제로를 달성한다는 계획을 세웠다. 기업들은 기존 에너지 설비의 개별 효율 향상 한계를 극복하고 생산에서 소비까지 전 분야에 걸쳐 다양하게 효율 개선을 시도하고 있다.

우리나라 전체 에너지의 30%를 사용하는 산업용 연소 설비의 경우 단위 설비로서 에너지 및 환경오염의 영향도가 큰 만큼 이를 감소시키기 위한 다양한 기술이 속속 개발되고 있다. 이 중 빅데이터 기반의 배기가스 가상 센서를 개발해 주목받는 업체가 바로 ㈜테크다스다.

테크다스의 배기가스 가상 센서는 인공지능(AI) 기술을 활용해 제조 공장에서 발생하는 배기가스 환경오염 물질 농도(O₂, CO, CO₂, SOx, NOx)를 예측한다. 이 가상 센서는 주로 산업용 보일러나 가열로에서 측정 가능한 온도, 유량, 압력 등의 센서값을 AI 머신러닝 기술을 통해 배출되는 환경오염 물질의 농도를 예측할 수 있다.

해당 가상 센서는 보급형 소프트웨어 계측기로 수억 원의 고가인 하드웨어 분석기 대비 20%의 가격으로 도입 및 유지보수가 가능한 점이 특징이다. 그동안 해당 제품군은 주로 외국산에 의존하다 보니 가격 부담뿐만 아니라 유지보수가 힘들다는 문제가 있었다. 테크다스 제품은 가격이 저렴할 뿐만 아니라 미국과 유럽의 환경보호국(우리나라의 환경부)에서 규정한 정확성의 인증 규격을 충족해 하드웨어 분석기 수준의 정확성을 확보했다.

국내 산업용 보일러나 가열로 등 연소 설비의 97%가 환경오염 물질 분석기 없이 운전하고 있어 연료를 지나치게 많이 소비하고 환경오염 물질을 과다하게 배출하는 문제점이 있어 왔다. 가격 부담으로 인해 우리나라 산업용 연소 설비의 약 5000개소 중 일부만 온라인 하드웨어 분석기를 설치하는 실정이다.

고홍철 테크다스 대표는 “배기가스 가상 센서를 활용하면 가격 부담을 크게 낮출 수 있고 연소 효율 개선에 사용도 가능해 파급 효과가 클 것으로 기대한다”라고 전했다. 이 배기가스 가상 센서 기술은 2030년 NDC(국가온실가스감축목표)와 2050년 탄소 제로 달성에 필요한 기술이라는 점에서 산업계에서도 주목도가 높다. 테크다스 측은 자사 제품이 LG화학, 현대제철, GS칼텍스, 포스코 등에서 활용되고 있다고 밝혔다.

고 대표는 “세계 최초로 가상 센서 성능에 대한 자가 진단 기능을 구축했으며, 학습하지 않았던 관측값이 머신러닝에 입력되면 오차를 가질 가능성이 커지므로 자가 진단 기능을 통해 이를 자동 보정함으로써 신뢰성을 갖췄다”고 기술력에 자신감을 보였다.