유럽연합(이하 EU)에 따르면 드론으로 해상에 설치된 풍력발전설비의 터빈을 검사하면, 15분 만에 완료되는 것으로 나타났다. 현재 EU에서 주관하는 ‘WEGOOI’ 프로젝트의 일환이다.WEGOOI 프로젝트의 총괄 코디네이터인 스페인 종합엔지니어링업체 얼레어리언 테크놀로지스(Alerion Technologies)는 해상설비 검사용 드론인 WEGOOI를 개발하고 있다.해상 인프라의 경우 지상으로부터 원거리에 있으며 높이만 100미터 달하는 대형 장비가 많다. 이러한 설비를 검사하려면 고도로 훈련된 전문인력이 오랜 시간 머물며 해상이라는 잠재적 환경에 노출될 수밖에 없다.최근 몇 년간 드론 기술이 발전하면서 풍력 터빈을 검사하는 드론이 투입되기 시작했다. 하지만 지속적인 모니터링과 데이터 처리를 위한 별도 인력이 요구되면서 기대만큼 효율성은 크지 않았다.결국 완전자율비행이 가능하고 검사 데이터를 자동으로 분석할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 드론에 적용하기 시작했다. 그렇게 기획된 프로젝트가 WEGOOI이다.현재 WEGOOI 드론은 1회의 비행으로 4개 각도에서 3개의 로터 블레이드를 검사할 수 있다. 검사 인력이 투입될 경우 이동 보트에 자동 이착륙할 수 있는 소프트웨어도 장착해 유연한 기동력을 갖췄다.WEGOOI 프로젝트팀의 최종 목표는 해상 설비에 투입될 검사용 드론의 완전자율화, 동시에 기존 검사용 드론 플랫폼보다 비용을 절반으로 줄이는 데 있다.▲해상 풍력발전설비와 드론(출처 : Alerion Technologies)

노르웨이 해양위기관리협회 DNV에 따르면 풍력발전용 터빈의 로터 블레이드를 검사하는 데 자율비행 드론과 인공지능(AI)을 결합할 계획이다.현재 자율비행 드론으로 검사한 풍력터빈의 로터 상태를 검증하려면 전문가의 시각적 검사가 수반돼야 한다. 연구팀은 전체 과정을 완전 자동화한다는 방침이다.이미 영국 브리스톨대(UOB)와 로봇공학기술업체인 Perceptual Robotics가 DNV에 파트너로 합류했다. 이들은 드론으로 수집한 데이터의 자동처리 방법에 대해 연구 중이다.처리 방법은 자율비행 드론으로 수집한 데이터를 딥러닝 방식으로 분류 및 분석한다. 이후 블레이드의 결함을 자동적으로 파악할 수 있는 인공지능 모델을 설계하려는 것이다.현재 기본적인 인공지능 처리 시스템은 개발했지만 여전히 추가 연구가 필요한 상태다. 2021년 4월 시작된 해당 프로젝트는 앞으로 약 11개월간 진행될 예정이다.참고로 해상 풍력발전에 대한 수요는 향우 증가할 것으로 전망된다. 이에 따라 풍력터빈 로터에 대한 드론 검사와 알고리즘의 분석 데이터도 다량 축적될 것으로 판단된다.▲해상에 설치된 풍력발전소(출처 : DNV 홈페이지)