"고장 예측 기술로 대형사고 막는다"

[앵커멘트]

공장 폭발, 건물 붕괴 같은 대형 참사는 끊이지 않고 일어납니다.

대형 사고를 미리 예측해 막을 수 있는 방법은 없을까요?

국내 연구진이 새로운 고장 예측 기술을 개발했습니다.

박소정 기자가 취재했습니다.

[리포트]

지난 2010년 8월, 신호를 기다리던 버스가 갑자기 폭발한 사건.

CNG, 압축 천연가스 연료탱크를 제대로 점검하지 않은 것이 화근이었습니다.

최근 구미와 여수의 화학공장 폭발.

인재로 드러난 이런 대형 사고들은 해마다 많은 생명을 앗아갑니다.

미리 위험을 감지할 수 있는 기술은 없을까.

고민에서 시작한 연구는 획기적인 고장 예측 기술 방법론을 탄생시켰습니다.

구체적 적용 사례입니다.

도시가스 배관에 중간중간 압력센서와 광섬유로 된 온도센서를 부착합니다.

고장이 나야 알려주는 기존 센서와 달리 미래의 불확실성까지 고려해 언제쯤 고장이 날지, 수명이 얼마나 남았는지 분석할 수 있습니다.

[인터뷰:김현재, 기계항공공학부 석사과정]
"여러가지 데이터, 특히 압력 데이터라든지, 다른 데이터를 통합해서 그것을 분류하는 기법을 거치면 들어온 데이터로 고장의 종류, 고장날 시간, 고장 여부를 정확히 알 수 있는 판단의 기준이 됩니다."

단편적 데이터만 갖고도 분석 정확도를 높일 수 있는 '상호 트레이닝' 기법을 처음 개발했습니다.

실제 화력발전기와 변압기, 증기 터빈 등에 실험한 결과, 고장 예측이 잘 들어 맞았습니다.

연구팀은 추가 연구를 통해 어떤 대형 시스템에 적용해도 사고 가능성을 미리 감지할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

[인터뷰:윤병용, 서울대 기계항공공학부 교수]
"대형 플랜트(공장), 또는 수송 분야 KTX라든지, 철도, 차량 이런 부분에, 그리고 대중교통에서는 CNG 버스와 같은 이전에 일어났던 대형 참사를 막을 수 있는..."

이번 연구 결과는 미국전기공학회 신뢰성 부문에서 최우수 논문으로 선정됐습니다.

YTN 박소정[sojung@ytn.co.kr]입니다.