설비 간 관계를 AI가 임의로 추론하지 않고 정해진 기준에 따라 분석하도록 만든 전력계통 특화 AI 에이전트가 공개됐다. 온톨로지 기반 엔터프라이즈 AI 기업 인포시즈(대표 탁정수)는 한국전력공사와 추진 중인 ‘인공지능 기반 가상 전력망(AI Virtual Grid)’ 실증사업 성과를 BIXPO 2026에서 선보이고 있다. 행사는 11월 4일부터 6일까지 광주 김대중컨벤션센터에서 열린다.
시연은 BIXPO 2026 한국전력 전시관의 ‘AI 버추얼 파워 그리드’ 체험관에서 진행된다. 한국전력 실무진이 지도와 전력계통 단선도를 연계해 AI 에이전트를 시연한다. 실제 송배전 업무에 활용하기 위해 설비 간 관계를 정확하게 분석하는 데 초점을 맞췄다.
온톨로지로 설비 구조를 먼저 짠다
동일 설비가 시스템마다 다른 명칭으로 관리되고 연결 정보가 분산돼 있어 통합 분석이 어려웠다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인포시즈는 온톨로지 기반 데이터 모델링 기술을 적용했다. 온톨로지는 데이터의 개념·속성·상호 관계를 정의하는 기술이다.
이 방식으로 설비 간 연결 구조와 운영·기술 기준을 구조화했다. AI는 설비 간 관계를 임의로 추론하는 대신 구조화된 데이터와 정해진 검토 기준에 따라 정보를 조회하고 분석한다. 인포시즈는 이번 사업에서 전력망 데이터 구조화와 AI 에이전트 개발을 맡았다.
RAG 비교 평가: 512개 질문 모두 정답
기술실증(PoC) 과정에서 온톨로지 기반 AI는 제시된 평가 질문 512개에 모두 정답을 내 정확도 100%를 기록했다. 다만 이는 이번 실증에서 구성한 평가 질문과 검증 환경을 기준으로 한 결과이며, 실제 전력망의 모든 운영 상황에서 같은 정확도를 보장한다는 뜻은 아니다.
비교 대상은 기존 방식인 RAG(검색증강생성)였다. 인포시즈 설명에 따르면 RAG 방식은 연결 설비 목록 질문에서 답변 완전 일치율 20%를 기록했다. 답변에 포함된 설비 가운데 약 45%는 실제로 연결되지 않은 설비였다. 반면 온톨로지 기반 AI는 512개 질문 모두 정답을 냈다. 비교 평가에는 오픈소스 AI 모델 gpt-oss-120b가 쓰였다.
전력망처럼 데이터 간 연결 관계가 중요한 환경에서는 구조화된 관계 정보를 활용하는 접근이 문서 검색에 의존하는 방식보다 효과적일 수 있음을 시사한다.
“주요 산업 분야로 확장”
탁정수 인포시즈 대표는 “이번 실증사업 참여는 온톨로지 기반 AI가 복잡한 전력계통 업무에 필요한 정확성과 신뢰성을 갖출 수 있음을 보여준 사례”라고 말했다.
탁 대표는 “앞으로도 고도의 데이터 처리 능력과 정확도를 요구하는 주요 산업 분야로 온톨로지 기반 엔터프라이즈 AI 적용을 확장해 나갈 것”이라고도 밝혔다. 한전 실증을 바탕으로 복잡한 설비·업무 기준 분석이 필요한 산업 분야로 AI 에이전트 적용 범위를 넓힌다는 방침이다. 한전과의 실증사업은 11월 중 마무리될 예정이다.