--- title: "한국가스공사, AI 배관망 분석으로 연 69억 원 생산비 절감" published: 2026-06-24T20:30:01.666Z canonical: https://jeff.news/article/4330 --- # 한국가스공사, AI 배관망 분석으로 연 69억 원 생산비 절감 한국가스공사가 자체 배관망 분석 프로그램 KOSPA에 AI를 접목해 천연가스 송출량 최적화와 수요 예측 정확도를 끌어올렸다. 공급량 예측 오차는 기존 10%에서 3%대로 낮아졌고, 인천·평택기지 운영 최적화로 연간 69억 원 이상의 생산비 절감 효과를 기대하고 있다. - 한국가스공사가 천연가스 배관망 분석 시스템에 AI를 붙여서 꽤 구체적인 성과를 냈음 - 자체 개발한 배관망 분석 프로그램 ‘KOSPA’를 AI 기반으로 고도화한 사례임 - 연간 생산비용은 69억 원 이상 줄이고, 공급량 예측 오차는 기존 10%에서 3%대로 낮췄다고 밝힘 - 기존 배관망 운영은 데이터가 있긴 했지만, 마지막 판단은 숙련된 운영자의 경험과 직관에 많이 기대는 구조였음 - 원격제어설비에서 운영 데이터가 수집되지만, 복잡한 상황에서는 중앙통제요원의 판단이 중요했음 - 이 방식은 숙련자의 노하우를 활용할 수 있지만, 인적 오류 가능성을 완전히 없애긴 어려움 - 상황을 더 어렵게 만든 건 재생에너지 확대임 - 태양광과 풍력 비중이 늘면 LNG 발전량 변동성도 커짐 - LNG 발전이 전력 수급의 보완 역할을 하다 보니, 전력계통 변화가 천연가스 수요 예측에도 영향을 줌 - 그래서 더 정교한 예측과 빠른 계통 분석이 필요해졌음 - 이번에 만든 핵심 기능은 ‘AI 기반 생산기지 송출량 최적화 모델’임 - AI가 과거 운영 데이터를 학습해서 생산비용과 공급 압력을 동시에 고려함 - 그 결과 생산기지별 송출량 최적안을 자동으로 산출함 - 통제요원은 AI가 제시한 운영 시나리오를 보고 더 빠르게 의사결정할 수 있음 > [!IMPORTANT] > 제일 센 숫자는 공급량 예측 오차가 10%에서 3%대로 떨어졌다는 점임. 에너지 운영에서 이 정도 차이는 비용뿐 아니라 안정성에도 바로 영향을 줌. - 예측 정확도를 끌어올린 핵심은 데이터 협력이었음 - 공급량 예측의 중요한 변수인 LNG 발전계획은 발전사의 영업비밀이라 기존에는 활용이 쉽지 않았음 - 가스공사는 전력거래소와 협의해 개별 발전소 정보 대신 행정구역 단위 통합 데이터를 받는 방안을 마련함 - 산업통상자원부와 에너지 기관들이 구축한 ‘에너지 수급정보공유시스템’을 활용해 보안성과 예산 문제도 같이 해결함 - KOSPA의 안전관리 기능도 강화됐음 - 실시간 계통 상황을 반영해 배관망 압력을 시뮬레이션할 수 있음 - 이상 상황이 발생했을 때 초동 대응을 더 빠르게 할 수 있다는 의미임 - 외산 분석 프로그램과 비교해도 동등 이상의 분석 정확도를 확보했다고 설명함 - 경제 효과도 숫자로 제시됐음 - 인천기지와 평택기지 운영을 AI가 최적으로 조정해 연간 약 69억 원 이상의 생산비 절감을 기대함 - AI가 생산 단가가 낮은 설비를 우선 가동하도록 최적 운전 방안을 제시하기 때문임 - 약 30억 원 규모의 외산 프로그램 도입 비용과 매년 발생하는 유지보수 비용도 줄일 수 있음 - 이 사례가 흥미로운 건 “AI 모델을 만들었다”가 끝이 아니라는 점임 - 실제 운영 제약, 기관 간 데이터 공유, 보안 문제, 비용 절감까지 한 번에 엮여 있음 - 공공기관 AI 프로젝트에서 제일 어려운 부분이 모델 자체보다 데이터 접근과 운영 시스템 통합이라는 걸 잘 보여줌 --- ## 기술 맥락 - 가스공사가 AI를 붙인 이유는 단순 자동화가 아니라 예측 오차와 운영 비용을 같이 줄이기 위해서예요. 천연가스는 수요를 잘못 예측하면 생산기지 운영, 배관 압력, 발전 대응이 전부 흔들릴 수 있거든요. - 기존 방식은 운영 데이터와 숙련자 판단을 함께 쓰는 구조였어요. 문제는 재생에너지 비중이 커지면서 LNG 발전량 변동성이 커졌고, 사람의 경험만으로는 매일 바뀌는 계통 상황을 빠르게 반영하기 어려워졌다는 점이에요. - 이번 사례에서 중요한 선택은 전력거래소 데이터를 모델에 넣은 거예요. 개별 발전소 계획은 영업비밀이라 그대로 쓰기 어렵지만, 행정구역 단위 통합 데이터로 바꾸면 보안 부담을 낮추면서도 예측에 필요한 신호는 가져올 수 있거든요. - 최적화 모델은 어느 기지에서 얼마나 송출할지를 비용과 압력 조건까지 보고 제안해요. 그래서 단순히 예측 정확도만 오른 게 아니라, 생산 단가가 낮은 설비를 우선 가동해 연 69억 원 절감이라는 운영 효과로 이어진 거예요. - 이 프로젝트는 AI 모델 성능보다 시스템 통합이 더 중요하다는 걸 보여줘요. 현장 데이터, 전력계통 데이터, 보안 정책, 통제요원 의사결정 흐름이 맞물려야 실제 에너지 운영에서 쓸 수 있기 때문이에요. ## 핵심 포인트 - 한국가스공사가 자체 개발한 KOSPA를 AI 기반으로 고도화함 - 천연가스 공급량 예측 오차를 10% 수준에서 3%대로 낮춤 - 전력거래소 발전계획 데이터를 행정구역 단위로 받아 보안 문제를 우회함 - 외산 분석 프로그램 도입비 약 30억 원과 유지보수 비용 절감 효과도 기대됨 ## 인사이트 이건 ‘AI 도입했다’ 수준의 홍보보다 한 단계 더 실무적인 사례다. 예측 정확도를 올리기 위해 필요한 데이터를 어떻게 가져왔는지, 그 결과 운영 비용이 얼마나 줄었는지가 같이 나와서 공공·에너지 분야 AI 적용 사례로 참고할 만함.