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우리나라의 전력 공급 시스템

우리나라는 한국전력공사라는 공기업이 수송과 판매를 독점하고 있고
전력을 생산하는 것은 한국전력공사의 계열사들이 하고 일부 민간기업이 참여합니다.

원자력의 경우는 한국수력원자력이 독점을 하고 있습니다.
수력은 한국수력원자력과 한국수자원공사가 생산하고 있습니다.
열병합 발전과 복합화력은 한국동서발전, 한국중부발전, 한국지역난방공사 그리고 GS파워, SK E&S, 포스코 에너지 등이 생산하고 있습니다.

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방법은 한국전력공사의 자회사 격인 전력거래소에서 독점적으로 전기의 수요에 맞쳐 발전소에 생산량을 주문하고 이를 발전소가 생산하면 한국전력공사가 이 전기를 사와서 판매하는 방식을 취하고 있습니다.
즉, 중앙화되어있는 전력공급 방법입니다.

이 전력공급방법의 장점은 전력의 안정적인 공급에 있습니다. 전력거래소에서 수요에 맞쳐 주문을 하기 때문에 발전소만 여유가 있다면 수요에 맞쳐 단순히 추가 생산을 시키면 되기 때문입니다.
그래서 장점을 나열해보자면 고품질의 전력 공급, 운송 설비 유지보수 효율증가, 외부공격에 대한 대비, 수요 예측 효율 상승 등이 있겠습니다.

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하지만, 수동적이라는 단점도 존재합니다.
지구온난화와 에너지 자원고갈이 심각한 전 지구적 문제로 떠오르면서 탄소배출량 감소와 전기 아끼기 운동을 하는 시점에서 지금의 시스템은 단순히 수요에 맞쳐서 전력을 사고 팔기 때문에 사람들이 전력공급을 많이 하는 시간에 많이 생산하고 그렇지 않은 시간에는 놀고 있는 발전소도 존재하여 많은 손해를 불러오기도 하며 에너지절약의 관점에서도 효율적이지 못합니다.

그래서 이를 대안으로 나온 전력공급계통이 스마트그리드입니다.

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스마트그리드

기존의 전력공급시스템은 수요에 맞쳐생산하는데 갑자기 급증하는 피크 전력이 있을 수 있으므로 전기를 필요량보다 10% 정도 추가로 더 생산을 합니다. 그리고 앞서 말했듯이 전력공급이 수요에 따르는 이유로 피크타임을 기준으로 설비를 보유하고 그렇지 않을 시간에는 이 보충 설비들(예비 설비)은 가동을 중단하는 비효율적인 시스템을 가지고 있습니다.

하지만 스마트그리드는 기존의 전력공급시스템과 다르게 전기 생산자, 운반자, 소비자의 경계를 허물어 소비자가 곧 공급자이고 공급자가 곧 소비자인 프로슈머(prosumer)로 만들자는 시스템입니다. 조금 더 자세히 알아보죠.
프로슈머를 출범시키기 위해서는 우선 전력공급망과 정보통신망이 일치화되어야 합니다.

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즉, 전력 송배전 시스템 + IT기술입니다.
실시간으로 전력 수요량과 단가 등이 공유가 되며 이를 공급자이자 소비자가 사고 파는 것입니다.

이게 어떻게 가능할까요?

가정을 기준으로 이야기하면 한 가정이 태양광 발전기를 옥상에 설치했다고 합시다.
이 태양광 발전기는 1년 내내 해만 있다면 전기를 생산해냅니다. 그럼 이 태양광 발전기를 설치한 이 집은 일년동안 생산한 총량을 매일 매일 다 쓸까요? 분명히 집을 비워서 모자라는 날이 있을 것이고 혹은 집에서 전기를 사용할 일이 많아서 다 써버렸을 수도 있습니다. 다 써버린 경우에는 전력시장에서 전기를 사오면 되고 남은 경우에는 이 전기를 그 당시 단가에 맞쳐서 파는 겁니다.

이를 위한 시스템은 IT기술이 핵심입니다. 간단하게 필요한 기술개념들은 다음과 같습니다.

  • 스마트 계통 운영 기술 : 통신기술을 이용해 원거리에서 송배전에 관련된 설비를 제어할 수 있는 원격제어 시스템을 말합니다.

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  • AMI 기술 : 기존 원격검침기술보다 향상된 기술을 말합니다.
    양방향 통신을 지원하는 스마트 미터, 소비자의 에너지사용량, 요금등을 분석해 자발적으로 에너지절감을 유도하는 수요반응기기, 수요측의 대용량 전력자원을 통합관리하고 효율적인 정책결정을 지원하는 지능형 전력정보관리시스템, 전첵적인 스마트그리드의 통신망으로 활용이 될 수 있는 지능형 전력서비스 네트워크. 이러한 기술들이 용합된 기술을 말합니다.

  • 신재생 에너지 연계 및 충전 기술
    이 기술은 절대적으로 필요한 기술인데 스마트그리드의 실현을 위해서는 충분한 전력 저장기술이 필요합니다. 그리고 현재는 대형전력거래망보다는 소규모 단위의 전력거래망에서 시범적인 시도가 필요합니다. 그리고 전력거래망에서 큰 변수를 제공하는 신재생 에너지와의 연계를 위해 신재생 에너지에 대한 충분한 연구가 필요합니다.

  • 보안 기술
    기존의 전력망은 단독 독점하여 폐쇄적인 형태를 나타내지만 스마트그리드의 경우는 그렇지 않습니다. 전력망을 이용하는 고객의 개인정보가 노출될 수 있고 해킹 등의 이유로 시스템이 마비가 일어난다면 블랙아웃이라는 무시무시한 상황이 발생할 수 있습니다.

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어쨌든, 이 스마트그리드가 가능하다면 우리가 얻을 수 있는 장점은 에너지 소비 절약과 설비를 최소한으로 줄일 수 있는 장점이 있고 소비자의 입장에서는 전기를 통해 수익을 올릴 수도 있는 전력공급시스템입니다.
즉, 결론은 중앙화가 된 시스템이 아닌 분산화 시스템이 스마트그리드라는 것이지요.

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블록체인


블록체인은 모든 거래자의 거래장부를 공유 및 대조를 통해 거래를 안전하게 만드는 보안기술입니다. 즉, 분산거래장부라고 할 수 있습니다.

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기존의 거래방식은 어떠한가요?

은행을 기준으로 생각해보겠습니다. 우리는 거래를 하기 위해 계좌정보나 송금을 한 정보 가지고 있던 돈의 정보 등을 은행에 저장하고 이를 거래할 때 확인을 하고 거래를 실시하게 됩니다. 이 거래 정보는 최소한만 저장하며 최소한의 인원만 접근이 가능합니다. 즉, 은행만 이 정보를 가지고 있습니다.

블록체인은 어떠한가요?

우선 블록은 데이터 정보를 가지고 있습니다. 그리고 사용자들이 거래를 하게 되면 블록을 생성하게 됩니다. 이 블록은 새로운 거래를 할 때마다 새로 생성됩니다. 이 블록을 기존의 거래기록이 저장된 블록들과 함께 보관합니다. 그리고 연결지어 보관하기에 블록체인이라고 합니다.

기존의 기록들과 함께 저장된 모든 거래기록을 공공거래장부라 하며 모든 정보가 암호화가 되어 있습니다. 그리고 거래 시에 이 암호화된 장부를 네트워크에 연결된 PC들이 서로 대조하여 확인하고 거래를 하게 됩니다. 그런데 이 대조작업이 진행이 될 때 컴퓨터 안에서는 이 거래장부를 가지고 있는 모든 사용자들의 장부와 비교를 합니다. 장부를 비교할 때 과반수 이상이 문제가 없음을 동의해주어야 블록화 즉, 거래가 이루어집니다. 그래서 모든 사람이 장부를 가지고 있기 때문에 거래내역의 위조가 어려워 집니다. 아이러니하게도 모두가 아니까 누구 하나를 속일 수가 없는 상황인 겁니다.

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스마트그리드와 블록체인

스마트그리드와 블록체인은 공통점을 가지고 있습니다.
바로 분산화인데요. 뭔가 적용이 가능할 것 같지 않습니까?

생각해봅시다.
스마트그리드에서 수요와 공급에 의해 복잡하게 지속적으로 변화하는 전력시장에 맞추어 자동화된 거래가 필요한데 효율적인 거래를 위해서는 이 정보가 중앙서버에 저장이 되는게 아니라 분산화 데이터여야 합니다. 그런데 이 데이터를 블록체인기술이 잘 관리할 수 있을 겁니다. 그리고 스마트그리드의 거래시스템을 블록체인기술과 접목을 시킨다면 스마트그리드의 취약점인 보안기술을 향상시킬 수 있을 겁니다.

한가지 예로 블록체인을 적용하지 않은 스마트그리드를 상용화했다고 합시다.
이때 제가 집에서 생산한 태양광 전기를 파려고 하는데 누군가가 제 컴퓨터를 해킹해서 전력단가에 대한 정보를 위조했다고 합시다. 저는 그것도 모르고 팔았습니다. 그리고 실제 단가와 차익을 이 위조범이 챙겨갑니다. 이런식의 취약점은 분명히 존재할 수 있습니다. 그런데 블록체인 기술을 적용해서 가상화폐를 통한 거래를 실시한다고 합시다. 누군가가 위조하려고 해도 다른 사람들의 장부와 다른 점을 발견하고 거래를 막을 겁니다.

 

해당 포스팅에 사용한 이미지는 구글 이미지임을 알립니다.”

해당 포스팅은 스팀잇에서 작성한 글을 옮긴 포스팅입니다.”

 




오늘은 컴퓨터 비전에 관해서 이야기해 볼까 해요. 영화를 보면 기계가 아군을 인식하고 적군만 골라서 공격을 하는 모습 보신 적이 있으실 겁니다. 이것이 가능한 것이 컴퓨터 비전입니다. 또는 자율주행 자동차에서 가장 중요한 기능 중 하나가 컴퓨터 비전이죠. 요즘 궁금한 물건이 있으면 사진을 찍어서 확인하는 것도 가능하지요? 이것이 가능한 것도 컴퓨터 비전입니다. 그럼 어떻게 이렇게 구별을 해낼까요? 컴퓨터가 똑똑해서 그럴까요? 아닙니다. 컴퓨터는 일을 잘할 뿐이지 똑똑하지는 않습니다. 가르쳐준 것 이상으로는 알지 못하기 때문이죠. 그럼 어떤 메커니즘으로 컴퓨터가 눈을 가지게 되었는지 알아보겠습니다.



시각으로서 기능을 하기 위해서는 우선 물체를 인식할 줄 알아야 하고 전체적인 영역구별이 가능해야 합니다. 뭐 예를 들어 도로와 인도 같은 곳을 구별해낼 줄 알아야 합니다. 그리고 영상이 들어오면 이 영상을 묘사 즉, 해석할 줄 알아야 합니다. 그리고 또한 가능해야 하는 것이 영상은 2D지만 3D로 구조화가 가능해야 합니다. 우리가 사진을 보더라도 2D지만 멀고 가까운 것이 머릿속에서 그려지는 것처럼 말이죠.

이렇게 모든 것이 가능하기 위해서는 이른바 학습이 필요합니다. 이 모든 것을 가르쳐 주어야 컴퓨터가 시행할 수 있을 것입니다. 그러면 어떻게 가르칠까요? 학교에서처럼 가르칠 수 있을까요? 아닙니다. 학습이라는 거창한 단어를 사용했을 뿐이지 학습다운 학습이라 할 수 없습니다. 따라서 컴퓨터의 학습은 딥모델과 빅데이터로 이루어집니다. 딥모델은 교육방법이라고 보시면 되고 빅데이터는 책이라고 생각하시면 됩니다.

빅데이터는 광범위한 대량의 사진, 영상들이며 여기에 각각의 물체에 대한 정보가 태깅되어 있는 정보를 사용합니다. 그러니깐 사과를 가르치기 위해서는 사과 사진에 사과라고 태깅되어 있는 수많은 사진을 사용하는 것입니다.

그렇다면 딥모델은 무엇일까요?
우선 처음부터 생각하면 이미지를 입력받았다고 생각해봅시다. 이 입력받은 이미지를 미세하게 쪼개어서 숫자를 부여한다고 생각해봅니다. 예를 들어 3×3크기의 C라는 이미지가 들어왔고 1, 0, -1로 표현이 가능하다고 가정합니다. 그러면 C는 
처럼 표현이 가능합니다. 그럼 이 C라는 행렬에 어떠한 값을 곱하였을 때만 기준값보다 크게 나오도록 설정을 한다면 다른 입력값들과 구분을 지을 수 있습니다. 쉽게 말하면 C만 통과되는 층을 만드는 것입니다. 이런 식으로 구별해냅니다. 그럼 C만 걸러내는 필터를 어떻게 만들까요? 3×3에서 1, 0, -1이 모두 가능하니깐 각 자리마다 가능한 수 3가지 총 9개 자리수 이므로 39 이 됩니다. 이미지의 경우 훨씬 크니까 경우의 수는 훨씬 많겠죠. 모두 다 해볼 필요는 없지만 필터링이 가능하다고 생각되는 범위 안에서의 행렬 곱을 정해주기 위해 지속적으로 수를 바꾸며 확인할 것입니다. 그리고 만약 그 값을 찾게 되면 컴퓨터에 이것을 구별하는 메커니즘으로서 알려주게 되는 것입니다.
하지만 현실적으로 이러한 행렬 곱은 하나가 아니고 여러 개입니다. 하나로만 필터링을 완벽히 해내기는 어려워 그렇습니다. 그렇기에 여러 개를 사용하는데 이를 hidden layer라고 합니다.
그래서 단순하게 말하면 컴퓨터는 입력값에 hidden layer에 해당하는 여러 행렬 곱을 곱하여 원하는 출력값을 얻도록 학습을 하는 것입니다. 즉, 컴퓨터 입장에서는 수의 배열만 외우고 있는 것이지요.

컴퓨터의 물체 인식 능력은 앞으로 안 쓰이는 분야가 없을 것입니다. 각종 산업현장, 생활 속, 의료분야, 연구 분야 등 모든 분야에서 사람의 역할을 충족시킬 것입니다. 하지만 컴퓨터가 확인한 인식능력을 완전히 믿을 수 있을까요? 현재 1000개 정도의 물체를 인식할 수 있는 상태인데 데이터가 부족한 표본의 경우는 물체 인식을 하지 못합니다. 예를 들어 흑인의 사진이 부족하여 빅데이터가 구별하는 능력이 떨어진다고 합니다. 그래서 옛날에 구글 자동태깅이 흑인여성분을 고릴라로 태깅한 적이 있다고 합니다. 또한 인간이 학습자료를 주고 답을 주는 형태인 수동적인 학습방법으로는 인간을 뛰어넘지는 못할 것이라는 것이 연구자들의 견해입니다. 이러한 점만 봐도 컴퓨터가 인간의 모든 능력을 다하기에는 부족한 점이 많다고 생각합니다. 그렇기 때문에 보조적인 역할을 컴퓨터가 하며 최종결정은 인간이 하는 시대가 결론적으로 오지 않을까 생각합니다. 하지만 컴퓨터가 스스로 학습이 가능하고 답을 낼 수 있다면 그 때는 어떻게 될지 모르겠군요.
그리고 누군가 악의를 가지고 컴퓨터에게 빅데이터로 나쁜정보만 태깅하여 학습을 시킨다면 나쁜 AI가 생길 가능성도 있지 않을까 생각해봅니다. 그런데 일일이 나쁜정보를 태깅하려면 빅데이터를 새로 다 만들어야 하는데 이런짓을 할까요?ㅎㅎ

(https://www.youtube.com/watch?v=VOC3huqHrss)


(출처 : https://news.samsung.com)


이번에 삼성전자에서 X선 피폭량을 줄일 수 있는 고감도 디텍터를 개발하였다고 합니다. 삼성전자 종합기술원에서 방사선 피폭량을 1/10로 줄일 수 있는 디텍터를 성균관대와 공동연구를 통해서 개발하였는데 X선 발생장치와 삼성전자의 개발한 부분을 소개할게요.


(출처: http://www.teledyneicm.com)

[X-선 발생장치 원리]

위에 그림과 같이 진공 tube 안에 필라멘트를 두고 열을 주면 전자가 튀어나오게 됩니다. 이 전자를 튜브에서 고전압을 걸어서 가속을 시키고 양극에 연결된 금속(보통 텅스텐사용)을 때리게 됩니다. 금속의 핵들은 가속된 전자와 충돌하여 전자가 들뜨게 되어 안정화되며 빛을 발산합니다. 이때 X선이 발생하게 됩니다.
발생한 X선은 tube를 나와 target(샘플 또는 사람)을 지나고 물질을 지나면서 감쇠한 에너지 정도를 detector로 받아들이게 됩니다. 여기서 감쇠는 질량감쇠계수에 따라 감소하는데 나중에 원리에 대해서 자세히 소개하겠습니다.


(출처 : https://www.tue.nl) ->기존의 Detector방식

[Detector의 무엇을 바꾼건가?]

삼성에서는 Detector에 사용하는 소재를 개발했는데 기존의 X-ray 평판 디텍터에 비해 감도가 20배 이상 뛰어나고 생산 가격도 더 낮은 페로브스카이트 반도체 소재를 개발하였습니다. 우선 20배 이상 감도가 좋다는 것은 기존의 X-선보다 20배 이상 낮은 선량을 가진 X-선도 감지한다는 것이기 때문에 피폭량을 줄일 수 있을 것입니다.
그리고 페로브스카이트라는 물질을 사용하였는데 러시아 과학자 페로브스키를 기념하여 명명한 무기물+유기물 결합하여 가지는 어떤 결정 구조체를 말합니다. 이 결정 구조체는 AMX_3큐빅으로 A, M양이온, X는 음이온으로 결합된 구조입니다. 이 결정구조는 에너지 전환 효율이 20%가 넘어 기존에 고효율 태양전지로 연구가 진행이 되고 있던 물질입니다.


(출처 : http://www.asiae.co.kr)

이 물질을 이용해 디텍터로서 사용을 하려면 투과성질을 낮추어야 하므로 태양전지의 1000배 이상 두께가 필요하고 동시에 엑스선에 의해 변환된 전기신호를 보존하는 성능확보가 가능한 합성방법을 이번에 개발한 것이라고 합니다.
또한, 이 물질은 진공 증착법으로 만든 기존의 디텍터와는 다르게 액상 공정을 통해 대면적으로 제작할 수 있어 디텍터를 크게 만들어 한 번에 전신 촬영이 가능한 X-ray 장치를 만들 수 있다고 합니다.
아직 남아있는 기술적 문제들이 있어서 연구중이라고 하지만 개발이 된다면 X선, CT 촬영을 좀 더 안심하고 받을 수 있는 날이 오지 않을까 싶습니다.


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