한양대 기계공학부 오기용 교수팀이 최근 영상인식기술 ‘회전 다중피라미드 신경망(Rotational Multi Pyramid network, RoMP Net)’을 개발했다. 송전선로 점검에 사용되는 자율비행 드론 점검시스템에 적용한 결과, 기존 영상인식에 사용되는 심층신경망과 비교해 인식정확도와 범용성이 크게 향상함을 확인했다.

오 교수는 지난 2017년부터 3년 동안 한국전력공사와 협업해 송전선로 점검을 위한 기술들을 개발했다. 한국전력공사에 전력연구원으로 7년 동안 있었던 그는 수력, 화력, 원자력 등의 플랜트 유지보수 개발에 자연히 관심을 갖게 됐다. 병원에서 의사가 환자의 질병 진단을 하듯, 그는 플랜트에 다양한 센서를 설치해 받은 정보를 기반으로 상태 감지, 고장 진단, 수명 예지를 한다. 학문적 배경이 응용동역학(applied dynamics)이기에 오 교수는 주로 드론이나 로봇에 센서를 달아 점검하며 복잡계 에너지 시스템의 신뢰도와 안전성을 향상하는 연구를 하고 있다.

그는 인공지능을 이용한 고장진단 로봇도 만들고 있다. 모빌리티 연구를 할 때 문제점으로 항상 언급되는 것이 배터리다. 길어야 30분인 배터리를 연장하기 위해 오 교수는 3D프린터로 직접 부품을 제작했다. 드론에 설치되는 점검시스템의 하중이 기존 5kg 정도에서 2.5 kg 가량으로 감소해 작동 시간이 20-25분에서 40분으로 증가했다. 그의 연구실은 RoMP Net뿐만 아니라 지연이나 데이터 손실이 없는 실시간 지도 제작 알고리즘도 개발해 특허로 출원했다. 오 교수의 연구실은 이같이 다양한 원천기술을 확보해 그들만의 독자적인 연구를 지속하고 있다.

반자율주행 드론으로 송전선로를 점검하는 기술을 개발할 때 가장 필요했던 정보는 송전탑의 GPS 좌표였다. 우리나라 송전선로의 70%는 산에 있는데, 현재 한국전력공사에서 가지고 있는 GPS 자료는 약간의 오차가 있다. 자율비행 점검 드론은 정확한 좌표를 모르면 방향을 찾지 못하고 추락해 사고가 발생할 수 있다. 이 때문에 오 교수는 연구실 학생들과 직접 송전탑이 있는 산을 올라 직접 좌표를 찍어야 했다. 그러나 송전탑 부근에는 대부분 등산로가 없었다. 오 교수는 없는 길을 만들어 올랐던 과정이 위험했으며 힘들었던 기억이라고 얘기했다.

오 교수는 그가 개발한 345kV 애자점검기를 중국산동전력에 기술이전 했던 것이 기억에 남는다고 말했다. 이는 한국전력공사에서도 처음으로 해외에서 기술을 사간 사례였다. 오 교수는 "공학자로서 상용화의 끝을 경험해 본 느낌이었다"고 얘기했다. 이제 그는 나아가 산업체에서 필요한 연구뿐만 아니라 학문적으로 더 깊이, 하나의 획을 긋는 연구를 하고자 한다.

빠른 속도로 발전하고 있는 AI 산업 속에서 성공하려면 본인이 가진 AI보다 똑똑한 사람이 돼야 한다. 오 교수는 AI를 도구로 이용하기 위해 배경 학문인 선형대수와 통계를 충분히 이해하는 것이 가장 중요하다고 강조했다. 한양대 동문인 그는 선배로서 “한양대는 충분히 좋은 학교다”라며 “본인이 하고자 하는 꿈이 있다면 성취할 수 있으니 자신감을 갖고 높은 목표를 가지면 좋겠다”고 얘기했다.