세종뉴스룸

▲TEED Lab 구성원 사진(왼쪽이 김장겸 교수)

인공지능과 데이터사이언스는 이제 더 이상 하나의 기술 분야에 머물지 않는다. 에너지 시스템, 제조 산업, 배터리 진단, 스마트 인프라까지, 산업 현장의 복잡한 문제를 풀어내는 핵심 도구로 자리 잡고 있다. 세종대학교 인공지능데이터사이언스학과 김장겸 교수는 이런 변화의 한가운데에서 에너지와 산업 데이터를 기반으로 실제 문제를 해결하는 연구를 이어가고 있다. 산업 현장에서 쌓은 경험을 바탕으로, 현재는 TEED Lab을 운영하며 에너지 ICT 분야에서 실제 환경에서 동작하는 의사결정 및 자동화 기술을 개발하고 있는 김장겸 교수를 만나 연구 철학과 교육 방향, 그리고 학생들에게 전하고 싶은 메시지를 들어봤다.

Q. 자기소개를 부탁한다.

A. 세종대학교 인공지능데이터사이언스학과에서 연구와 교육을 맡고 있다. KAIST 전기및전자공학과에서 박사학위를 받았고, 이후 SK이노베이션에서 근무하며 전기, 배터리, 석유, 오폐수 등 다양한 에너지 자원을 다루는 최적화 연구를 진행했다. 산업 현장에서 복합적인 시스템을 직접 다뤄본 경험을 바탕으로, 현재는 학교에서 연구 범위를 더 넓혀가고 있다. 최근에는 다양한 산업 과제를 수행하며 에너지 ICT 분야에서 실제 환경에서 동작하는 의사결정 및 자동화 기술을 만드는 데 집중하고 있다.

Q. 에너지 시스템과 인공지능·데이터 분석 기술을 결합한 연구에 관심을 갖게 된 계기는 무엇인가?

A. 에너지는 우리 일상과 가장 밀접하게 연결된 분야라고 생각한다. 전자제품에서 사용하는 전기부터 제조 공정에 필요한 압축공기와 전력, 더 나아가 전체 시스템을 움직이는 발전원까지 결국 모두 에너지와 연결돼 있다. 그래서 자연스럽게 이 분야에 관심을 갖게 됐고, 에너지를 생산하거나 사용하는 것을 넘어 이를 어떻게 더 효율적으로 운영할 수 있을지에 대한 고민으로 연구를 이어오게 됐다. 최근에는 이런 문제를 해결하는 데 인공지능과 데이터 분석 기술이 중요한 역할을 할 수 있다고 보고, 에너지 시스템과 AI를 결합하는 방향으로 연구를 계속 진행하고 있다.

Q. 현재 운영하고 있는 TEED Lab에 대해 소개 부탁한다.

A. TEED Lab은 에너지와 산업 데이터를 기반으로 실제 문제를 해결하는 연구를 중심으로 운영되고 있으며, 크게 두 가지 연구 테마를 가지고 있다. 첫 번째는 전기, 배터리 등 다양한 에너지 자원을 통합적으로 고려해 최적의 효율을 도출하는 연구이고, 두 번째는 제조 산업 현장에서 발생하는 다양한 문제를 AI를 활용해 해결하는 연구이다. 에너지 분야에서는 LG에너지솔루션과 함께 배터리 이상 감지 솔루션을 개발한 경험이 있고, 제조 분야에서는 레이저 공정에서 발생하는 이상을 탐지하는 연구를 진행하고 있다. 이처럼 TEED Lab은 실제 산업 환경에서 바로 적용 가능한 기술을 만드는 것을 목표로 하고 있다.

Q. TEED Lab에서는 학생들이 어떤 방식으로 연구와 프로젝트에 참여하고 있는가?

A. 연구실은 기본적으로 1인 1프로젝트 형태로 운영하고 있다. 학생들이 일부를 맡아 참여하는 것이 아니라, 하나의 주제를 맡아 직접 이끌어 가는 방식이다. 실제 산업 과제 역시 학생들이 중심이 돼 수행하는 경우가 많다. LG에너지솔루션과 진행한 배터리 퇴화 연구, ETRI와 현대인프라코어와 함께한 공압기 누기 감지 연구, Papaya와의 무선 측위 연구 등도 학생 연구원이 주도적으로 수행했다.

Q. 연구실에서는 주로 어떤 데이터와 기술을 활용해 연구를 진행하고 있는가?

A. 연구 주제에 따라 다양한 형태의 데이터를 활용하고 있다. 에너지 분야에서는 캠퍼스 마이크로그리드나 실제 수요처에서 취득한 스마트 미터링 데이터를 사용하고, 배터리 분야에서는 실험실에서 직접 취득한 데이터뿐 아니라 전기차에서 나오는 복합적인 데이터도 함께 활용한다. 제조 분야에서는 IoT 기반의 무선 측위 데이터, 레이저 공정 데이터, 4D Vision 이미지 같은 데이터들도 사용하고 있다. 전반적으로는 실제 현장에서 얻어진 데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 이를 인공지능이나 머신러닝 기법을 통해 분석하고 해결하는 방향으로 연구를 진행하고 있다.

Q. 인공지능과 데이터 분석 기술이 미래 에너지 산업에서 어떤 역할을 하게 될 것이라고 보는가?

A. 에너지 분야에는 아직 해결되지 않은 난제들이 많이 남아 있다. 대표적으로 신재생에너지 발전량 예측 오차 문제나 배터리의 안정성 이슈가 있다. 이런 문제들은 단일 원인으로 설명되기보다 다양한 요인이 복합적으로 작용해 발생하는 경우가 많다. 따라서 복잡한 시스템을 이해하고 문제 상황을 규명하는 데 있어 인공지능과 데이터 분석 기술이 중요한 역할을 할 수 있다고 본다. 특히 대규모 데이터를 기반으로 패턴을 찾고, 예측이나 이상 감지를 수행하는 측면에서 앞으로 에너지 산업에서의 활용도는 더 커질 것으로 보고 있다.

Q. 전기차 배터리 상태 추정이나 에너지 관리 시스템과 같은 연구는 실제 산업 현장과 사회에서 어떤 방식으로 활용될 수 있는가?

A. 이러한 연구들은 산업과 소비자 측면 모두에서 활용될 수 있다. 먼저 소비자 관점에서는 중고 전기차를 구매하거나 판매할 때 배터리 상태를 보다 정확하게 평가할 수 있어 차량 가격을 합리적으로 산정하는 데 도움이 될 수 있다. 기업 관점에서는 배터리를 얼마나 더 사용할 수 있는지에 대한 수명 예측이나, 이후 재사용 또는 재활용이 가능한지에 대한 판단 근거로 활용될 수 있다. 결국 이러한 기술은 배터리의 가치를 보다 정량적으로 평가하고 효율적으로 활용할 수 있도록 만드는 데 중요한 역할을 한다고 보고 있다.

Q. 융합 분야가 중요해지는 흐름 속에서 세종대학교 인공지능데이터사이언스학과는 어떤 역할을 하게 될 것이라고 생각하는가?

A. 에너지와 인공지능, 데이터사이언스처럼 서로 다른 분야가 결합되는 흐름은 앞으로 더 강해질 것이라고 본다. 이런 변화 속에서는 단일 전공만으로 문제를 해결하기보다 여러 분야를 이해하고 실제 문제에 적용할 수 있는 인재가 중요해질 수밖에 없다. 그런 측면에서 인공지능데이터사이언스학과는 산업과 연결된 문제를 다룰 수 있는 인재를 양성하는 역할을 하게 될 것이라고 생각한다. 연구 측면에서도 기초적인 알고리즘이나 모델 개발을 넘어서 실제 산업 현장에서 요구되는 문제를 가져와 해결하는 브릿지 역할이 더욱 중요해질 것이라고 본다. 

Q. 에너지 데이터나 스마트 시스템 분야에 관심 있는 학생들은 무엇을 준비하면 좋은가?

A. 프로젝트 기반 학습이 가장 중요하다. 실제 문제를 하나 정해서 처음부터 끝까지 해결해보는 경험이 필요하다. 특히 에너지나 스마트 시스템 분야는 데이터 수집부터 모델링, 실제 적용까지 전체 흐름을 이해하는 것이 중요하기 때문에 하나의 솔루션을 스스로 설계해보는 경험이 큰 도움이 된다. GPT를 비롯한 도구에 의존하기보다 먼저 본인이 문제를 어떻게 정의하고 해결할지를 고민해보는 습관이 중요하다. 그 과정이 쌓여야 어떤 도구를 사용하더라도 더 깊이 있는 연구나 개발로 이어질 수 있다.

Q. 앞으로 TEED Lab에서 이루고 싶은 연구 방향이나 장기적인 목표가 있다면 무엇인가?

A. 연구실 자체가 하나의 기준이 될 수 있는 연구실을 만들고 싶다. 학생이 다소 부족한 상태로 들어오더라도 연구실 경험을 통해 자신감을 갖고 스스로 방향을 잡아나갈 수 있는 환경이면 좋겠다고 생각한다. 또한 능동적으로 자신의 의지를 바탕으로 더 연구해보고 싶다고 느낄 수 있는 분위기가 자연스럽게 형성되었으면 한다. 나아가 학생들이 스스로 연구 주제를 고민하고, 선의의 경쟁을 하며, 더 좋은 결과를 만들기 위해 적극적으로 노력하는 연구실 문화를 만드는 것이 장기적인 목표이다.

Q. 마지막으로 인공지능과 데이터사이언스 분야를 공부하는 학생들에게 전하고 싶은 메시지가 있다면 부탁한다.

A. 학생 시기는 무엇이든 마음껏 시도해볼 수 있는 마지막 시기라고 생각한다. 공부에 전념하는 것도 중요하지만, 본인이 주도적으로 해보고 싶은 것을 정해서 끝까지 해보는 경험을 꼭 가져보길 바란다.

취재/ 이현석 홍보기자(hslee901@naver.com)