인포시즈, 한전 전력망 AI 실증사업 맡았다

인포시즈가 한국전력의 AI 버추얼 그리드 실증사업에서 전력망 데이터 구조화와 AI 에이전트 개발을 맡았다. 재생에너지와 AI·반도체·데이터센터 전력 수요가 함께 늘어나는 가운데 전력망 데이터를 AI가 해석할 수 있는 구조로 바꾸는 사업이다.

인포시즈는 31일 한국전력 AI 버추얼 그리드 실증사업에서 전력망 데이터의 온톨로지화, 온톨로지 기반 AI 에이전트 개발, AI·지도 기반 사용자환경 구축을 수행한다고 밝혔다. 온톨로지와 데이터, 전력계통, 재생에너지 분야 전문성을 가진 4개 기업이 컨소시엄을 구성했고, 인포시즈가 대표 수행사로 사업을 이끈다.

실증 대상은 전남 일부 전력망이다. 사업은 11월까지 진행된다. 이번 PoC는 전국 단위 적용에 앞서 특정 지역 전력망 데이터를 대상으로 기술 구조와 활용 가능성을 점검하는 단계다.

인포시즈는 전력 분야 국제 표준인 CIM(Common Information Model)을 활용해 한국전력의 기존 데이터를 표준화할 계획이다. 서로 다른 형식으로 흩어진 전력망 데이터를 온톨로지로 연결해 설비와 계통의 관계를 AI가 분석할 수 있도록 하는 방식이다.

온톨로지는 데이터의 의미와 관계를 구조화하는 기술이다. 전력망에 적용하면 전력설비, 설비 간 연결 관계, 데이터의 의미를 하나의 구조로 묶을 수 있다. AI가 전력망을 단순 수치가 아니라 관계 기반으로 해석하도록 만드는 기반 작업이다.

전력망 데이터는 설비 종류와 위치, 연결 구조, 운전 상태가 복잡하게 얽혀 있다. 통상 데이터 표준화가 이뤄지지 않으면 같은 설비도 시스템별로 다르게 기록돼 AI 분석의 정확도와 재현성이 떨어질 수 있다. 온톨로지 구축은 이런 차이를 줄여 AI가 활용할 수 있는 데이터 맥락을 정리하는 작업에 가깝다.

AI 에이전트는 구조화된 전력망 데이터를 활용해 설비와 계통의 관계를 분석하는 방식으로 설계된다. 인포시즈는 예시로 특정 지역에 50MW 규모 태양광 발전소를 연결할 수 있는지 묻는 상황을 들었다. AI 에이전트가 관련 전력망과 설비 정보를 조회하고 연결 관계를 분석해 계통연계 검토를 지원하는 구조다.

전력망 고도화는 AI 산업의 기반 인프라 문제와도 맞닿아 있다. 본지는 앞서 AI 데이터센터 전력 인프라가 국내 기업들의 새 전장으로 넓어지고 있다고 보도했다. 데이터센터는 대규모 연산 장비뿐 아니라 전력 변환, 저장, 배전 설비를 함께 필요로 한다.

전력 수요가 특정 지역과 시간대에 집중되면 송배전망 운영 부담도 커진다. 재생에너지 발전설비는 입지와 출력 변동성이 계통 운영의 변수로 작용한다. 전력망 데이터를 더 촘촘하게 연결하고 해석하려는 시도가 나오는 배경이다.

인포시즈는 최근 서울 코엑스에서 열린 AI 서밋 서울 앤 엑스포 2026에서도 온톨로지와 그래프DB 기반 기업용 AI 기술을 소개했다. 본지는 앞서 인포시즈가 온톨로지·그래프DB 기반 기업용 AI 기술을 선보였다고 전했다. 당시 회사는 기업 내부 데이터의 의미와 관계를 구조화하는 기술을 기업용 AI 적용의 핵심으로 제시했다.

탁정수 인포시즈 대표이사는 “이번 사업은 국가 에너지를 만드는 플랫폼 사업”이라며 “국가 핵심 인프라인 전력망을 온톨로지로 연결하고 AI가 그 구조를 이해하고 추론할 수 있는 기반을 구축해 국가 전력 효율화에 기여하겠다”고 말했다. 전력망 데이터를 AI가 이해할 수 있는 구조로 바꾸는 것을 향후 전력 운영 효율화의 출발점으로 본 것이다.

이번 사업이 바로 전국 전력망 적용을 뜻하는 것은 아니다. 현재 단계는 전남 일부 전력망을 대상으로 한 PoC이며, 실제 운영 적용 범위는 실증 결과를 거쳐 판단해야 한다.

인포시즈와 컨소시엄 참여 기업들은 11월까지 전력망 데이터 표준화와 AI 에이전트, 지도 기반 사용자환경 구축 작업을 진행할 예정이다. 실증 결과에 따라 전력망 데이터 구조화 기술의 현장 적용 가능성이 확인될 것으로 보인다.