2020.08.21

‘산불 재발 막겠다’ 캘리포니아 전력 기업의 AI 머신비전 활용법

Thor Olavsrud | CIO
PG&E가 고해상도 항공사진과 컴퓨터 비전을 조합해 산불 예상 솔루션을 개발하고 지속적으로 고도화하고 있다. 2년 전의 실수를 반복하지 않는 한편, 새로운 활용 가능성을 창출하기 위해서다. 



2018년 PG&E가 소유한 전기 송전선 문제로 산불이 발생했다. 이 산불은 북 캘리포니아 뷰트 카운티 전체로 확산되어 85명이 사망하고 1만 9,000채에 가까운 건물이 피해를 입었다. 올해 6월 PG&E CEO 겸 사장 빌 존슨은 뷰트 카운티 고등 법원에서 84명에 대한 과실치사와 불법 방화 혐의에 대해 회사를 대신하여 책임을 인정했다.

북 캘리포니아 520만 가구에 전기를 제공하는 PG&E는 화재 이후 AI 기술에 기반한 해법을 개발하기 시작했다. 컴퓨터 비전을 활용해 화재 발생 위험이 높은 지역을 파악하는 것이 뼈대였다. 셜록 스위트(Sherlock Suite)라고 명명된 이 솔루션은 현재 PG&E의 현장 장비 점검 자동화에도 일조하고 있다.

PG&E 셜록 스위트 제품 관리자 쿠날 다타는 “셜록 스위트를 사용하면 데스크톱 앞의 점검 담당자가 잠재적인 장비 문제를 고해상도 이미지로 표현할 수 있다. 이를 통해 컴퓨터 비전 모델의 훈련이 강화됨으로써, 잠재적 문제를 자동으로 탐지할 수 있게 된다. 또 메타데이터가 추가되어 전사적인 이미지 검색이 가능해진다”라고 전했다. PG&E는 셜록 스위트로  CIO 100 IT 우수상을 수상했다.

점검 자동화
화재 발생 이후 PG&E는 항공 사진을 활용해 전기 송전탑 5만 대의 이미지를 200만 장 이상 캡처했다. 또 이미지를 검토할 점검 담당자를 전국에서 150명 채용했다. 처음에 진행된 점검 작업에는 공유 드라이브 상의 폴더와 종이로 된 매뉴얼, 구형 맵 시스템, 그리고 작업 추적용 엑셀 스프레드시트가 사용됐다.

다타에 따르면 ‘산불 안전 점검 프로그램’(WSIP ; Wildfire Safety Inspection Program)은 PG&E에서 이 정도 규모의 항공 사진을 사용해 원격 점검을 실시한 최초의 사례였다.”

그러나 이미지 캡처에서부터 점검까지 소요되는 시간이 길어서 곤란을 겪었으며, 점검 자체에도 시간이 많이 걸렸다. 2019년 1월 PG&E에서는 셜록 팀을 만들었다. 셜록 팀은 점검 담당자는 물론 분야 전문가, 부문멸 관리자 등 점검 프로그램 전체의 다양한 사람들과 인터뷰를 실시하여 점검 과정 간소화 및 자동화 기회 파악에 나섰다.

다타는 “비행에서 점검 완료까지 작업을 추적하려면 과정 내내 데이터를 직접 입력해야 했다. 산불 위험을 줄이는 것이 PG&E에게는 우선적인 과제다. 따라서, 점검시간 뿐만 아니라 점검까지의 시간을 줄이고 점검 과정 전반에 걸쳐 감사 가능성을 늘리는 것이 중요한 개선점으로 도출됐다”라고 말했다.

데이터 과학자, 개발자, 데이터 공학자, 제품 관리, 디자인 담당자로 구성된 다타의 팀은 개발 과정 내내 여러 관계자들과 지속적으로 연락을 취해 각 당사자의 관점에서 문제를 이해할 수 있도록 했다고 다타는 설명했다.

“우리의 철학에서 핵심적인 부분은 업무 협력업체들과 긴밀히 협업하는 것이다. 우리는 업무 협력업체들을 위해서 아니라 그들과 함께 구축 작업을 한다. 이런 수준의 참여도는 우리가 테스트 가능한 작은 부분을 만들어낸 후 나중에 피드백을 받는 과정에 도움이 된다. 우리가 구축할 적절한 대상을 파악하기 위한 핵심은 사용자와 긴밀한 피드백 고리를 갖추는 것이다”라고 다타는 전했다.

반복, 그리고 기대치 관리
2019년 3월 소수의 점검 담당자들에게 베타 버전이 배포됐다. 2019년 5월에는 점검 담당자 팀 전원이 셜록을 활용하기 시작했다. 

다타는 “하지만 늘 구축 작업을 진행 중이다. ‘완료’ 상태란 없다. 우리는 소규모 변경사항에 지속적으로 피드백을 받은 후 적용하여 일주일에 몇 차례 신규 릴리스를 추진한다. 우리는 스크럼 방식을 사용하기 때문에 이해관계자 전원과 함께 격주로 스프린트 점검 시간을 갖는다. 여기서 우리는 지난번 스프린트 때 무엇을 했고 다음 스프린트 무엇을 하고 있는지 발표한다. 단, 나중에 피드백과 토론을 할 시간을 충분히 남긴다”라고 전했다.

셜록 웹 애플리케이션을 사용하면 점검 담당자는 사진에서 문제를 발견하면 표시할 수 있다. 표시 내용은 컴퓨터 비전 모델 훈련을 위한 라벨로 사용된다. 훈련된 컴퓨터 비전 모델은 예측 내용을 셜록을 통해 점검 담당자에게 다시 표시한다. 점검 담당자들은 예측 내용에 대해 찬성이나 반대를 표시하여 모델을 한층 더 개선시킨다. 셜록 스위트에서는 컴플라이언스 검토가 필요한 항목이 자동으로 표시된다.

다타는 미 자동차공학회(SAE)에서 자율 주행 자동차의 자동화 단계를 논의하기 위해 정한 전문용어를 빌려 설명했다. PG&E는 현재 0단계 자동화(자동화 없음, 수동 절차)에서 1단계 자동화(지원 자동화)로 전환 중이다. 

다타는 기대치를 누그러뜨리는 것이 매우 중요한 과제라고 전제하고 “우리가 인공지능을 활용한다고 하면 사람들은 흥분한다. 확실히 좋은 일이기는 하지만 기대감도 확산될 수 있다는 의미다. 어떤 사람들은 곧장 5단계 자동화를 기대하면서 언제 되느냐고 묻는다”라고 덧붙였다.

다타는 발표를 할 때마다 “머신러닝(ML) 입문”이라는 슬라이드를 몇 장 꼭 준비해 둔다. AI는 마술이 아니라 수학이라는 사실을 모두에게 이해시키기 위해서다.

셜록 스위트 덕분에 이미 점검 시간과 점검까지의 시간이 대폭 단축되었으며, 이 2가지 지표는 새로운 기능이 배치됨에 따라 계속 개선되고 있다. 이제는 전기 운영 조직에서도 셜록 스위트를 통해 이미지를 검색할 수 있게 됐을 정도다. 셜록이 만든 기능의 결과로 새로운 기회가 눈에 띄기 시작하자 사내 다른 부서에서도 이 모델에 대한 관심을 높여가고 있다고 다타는 전했다. ciokr@idg.co.kr



2020.08.21

‘산불 재발 막겠다’ 캘리포니아 전력 기업의 AI 머신비전 활용법

Thor Olavsrud | CIO
PG&E가 고해상도 항공사진과 컴퓨터 비전을 조합해 산불 예상 솔루션을 개발하고 지속적으로 고도화하고 있다. 2년 전의 실수를 반복하지 않는 한편, 새로운 활용 가능성을 창출하기 위해서다. 



2018년 PG&E가 소유한 전기 송전선 문제로 산불이 발생했다. 이 산불은 북 캘리포니아 뷰트 카운티 전체로 확산되어 85명이 사망하고 1만 9,000채에 가까운 건물이 피해를 입었다. 올해 6월 PG&E CEO 겸 사장 빌 존슨은 뷰트 카운티 고등 법원에서 84명에 대한 과실치사와 불법 방화 혐의에 대해 회사를 대신하여 책임을 인정했다.

북 캘리포니아 520만 가구에 전기를 제공하는 PG&E는 화재 이후 AI 기술에 기반한 해법을 개발하기 시작했다. 컴퓨터 비전을 활용해 화재 발생 위험이 높은 지역을 파악하는 것이 뼈대였다. 셜록 스위트(Sherlock Suite)라고 명명된 이 솔루션은 현재 PG&E의 현장 장비 점검 자동화에도 일조하고 있다.

PG&E 셜록 스위트 제품 관리자 쿠날 다타는 “셜록 스위트를 사용하면 데스크톱 앞의 점검 담당자가 잠재적인 장비 문제를 고해상도 이미지로 표현할 수 있다. 이를 통해 컴퓨터 비전 모델의 훈련이 강화됨으로써, 잠재적 문제를 자동으로 탐지할 수 있게 된다. 또 메타데이터가 추가되어 전사적인 이미지 검색이 가능해진다”라고 전했다. PG&E는 셜록 스위트로  CIO 100 IT 우수상을 수상했다.

점검 자동화
화재 발생 이후 PG&E는 항공 사진을 활용해 전기 송전탑 5만 대의 이미지를 200만 장 이상 캡처했다. 또 이미지를 검토할 점검 담당자를 전국에서 150명 채용했다. 처음에 진행된 점검 작업에는 공유 드라이브 상의 폴더와 종이로 된 매뉴얼, 구형 맵 시스템, 그리고 작업 추적용 엑셀 스프레드시트가 사용됐다.

다타에 따르면 ‘산불 안전 점검 프로그램’(WSIP ; Wildfire Safety Inspection Program)은 PG&E에서 이 정도 규모의 항공 사진을 사용해 원격 점검을 실시한 최초의 사례였다.”

그러나 이미지 캡처에서부터 점검까지 소요되는 시간이 길어서 곤란을 겪었으며, 점검 자체에도 시간이 많이 걸렸다. 2019년 1월 PG&E에서는 셜록 팀을 만들었다. 셜록 팀은 점검 담당자는 물론 분야 전문가, 부문멸 관리자 등 점검 프로그램 전체의 다양한 사람들과 인터뷰를 실시하여 점검 과정 간소화 및 자동화 기회 파악에 나섰다.

다타는 “비행에서 점검 완료까지 작업을 추적하려면 과정 내내 데이터를 직접 입력해야 했다. 산불 위험을 줄이는 것이 PG&E에게는 우선적인 과제다. 따라서, 점검시간 뿐만 아니라 점검까지의 시간을 줄이고 점검 과정 전반에 걸쳐 감사 가능성을 늘리는 것이 중요한 개선점으로 도출됐다”라고 말했다.

데이터 과학자, 개발자, 데이터 공학자, 제품 관리, 디자인 담당자로 구성된 다타의 팀은 개발 과정 내내 여러 관계자들과 지속적으로 연락을 취해 각 당사자의 관점에서 문제를 이해할 수 있도록 했다고 다타는 설명했다.

“우리의 철학에서 핵심적인 부분은 업무 협력업체들과 긴밀히 협업하는 것이다. 우리는 업무 협력업체들을 위해서 아니라 그들과 함께 구축 작업을 한다. 이런 수준의 참여도는 우리가 테스트 가능한 작은 부분을 만들어낸 후 나중에 피드백을 받는 과정에 도움이 된다. 우리가 구축할 적절한 대상을 파악하기 위한 핵심은 사용자와 긴밀한 피드백 고리를 갖추는 것이다”라고 다타는 전했다.

반복, 그리고 기대치 관리
2019년 3월 소수의 점검 담당자들에게 베타 버전이 배포됐다. 2019년 5월에는 점검 담당자 팀 전원이 셜록을 활용하기 시작했다. 

다타는 “하지만 늘 구축 작업을 진행 중이다. ‘완료’ 상태란 없다. 우리는 소규모 변경사항에 지속적으로 피드백을 받은 후 적용하여 일주일에 몇 차례 신규 릴리스를 추진한다. 우리는 스크럼 방식을 사용하기 때문에 이해관계자 전원과 함께 격주로 스프린트 점검 시간을 갖는다. 여기서 우리는 지난번 스프린트 때 무엇을 했고 다음 스프린트 무엇을 하고 있는지 발표한다. 단, 나중에 피드백과 토론을 할 시간을 충분히 남긴다”라고 전했다.

셜록 웹 애플리케이션을 사용하면 점검 담당자는 사진에서 문제를 발견하면 표시할 수 있다. 표시 내용은 컴퓨터 비전 모델 훈련을 위한 라벨로 사용된다. 훈련된 컴퓨터 비전 모델은 예측 내용을 셜록을 통해 점검 담당자에게 다시 표시한다. 점검 담당자들은 예측 내용에 대해 찬성이나 반대를 표시하여 모델을 한층 더 개선시킨다. 셜록 스위트에서는 컴플라이언스 검토가 필요한 항목이 자동으로 표시된다.

다타는 미 자동차공학회(SAE)에서 자율 주행 자동차의 자동화 단계를 논의하기 위해 정한 전문용어를 빌려 설명했다. PG&E는 현재 0단계 자동화(자동화 없음, 수동 절차)에서 1단계 자동화(지원 자동화)로 전환 중이다. 

다타는 기대치를 누그러뜨리는 것이 매우 중요한 과제라고 전제하고 “우리가 인공지능을 활용한다고 하면 사람들은 흥분한다. 확실히 좋은 일이기는 하지만 기대감도 확산될 수 있다는 의미다. 어떤 사람들은 곧장 5단계 자동화를 기대하면서 언제 되느냐고 묻는다”라고 덧붙였다.

다타는 발표를 할 때마다 “머신러닝(ML) 입문”이라는 슬라이드를 몇 장 꼭 준비해 둔다. AI는 마술이 아니라 수학이라는 사실을 모두에게 이해시키기 위해서다.

셜록 스위트 덕분에 이미 점검 시간과 점검까지의 시간이 대폭 단축되었으며, 이 2가지 지표는 새로운 기능이 배치됨에 따라 계속 개선되고 있다. 이제는 전기 운영 조직에서도 셜록 스위트를 통해 이미지를 검색할 수 있게 됐을 정도다. 셜록이 만든 기능의 결과로 새로운 기회가 눈에 띄기 시작하자 사내 다른 부서에서도 이 모델에 대한 관심을 높여가고 있다고 다타는 전했다. ciokr@idg.co.kr

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