AI 기반 EV 충전설비 고장 예측 및 유지보수 의사결정 지원 시스템 개발

전자부품산업기술개발(주력산업IT융합) 사업은 주력 제조업의 경쟁력 약화와 차세대 전자부품 확보 필요성에 대응하기 위해 추진되며, IT융합 기반의 혁신 전자부품 및 원천기술 개발을 지원한다. 올해는 산업 간 융복합과 실증 중심 개발을 강화하고, 기업·대학·연구기관의 참여 폭을 넓혀 실질적 산업 경쟁력 향상에 초점을 둔다. 다양한 과제유형을 통해 기술개발부터 사업화까지 연계된 지원을 제공하며, 전자부품·IT융합 분야 전반에서 시장성 높은 기술 확보 및 산업화 가속화를 유도한다.

이 과제는 EV 충전설비에서 발생하는 다양한 데이터(전력량, 이용 패턴, 부하 상태, 이상 신호 등)를 기반으로 고장 징후를 조기에 감지하는 AI 예측 모델과 유지보수 의사결정 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 데이터 수집·정제 체계 구축, 이상 탐지 및 예측 알고리즘 개발, 실증 기반 모델 고도화, 유지보수 정책 자동 추천 기능 개발을 단계적으로 수행한다. 최종적으로 충전 인프라의 가동률을 높이고 유지보수 비용을 절감할 수 있는 지능형 운영관리 솔루션을 확보하는 것이 핵심 성과다.

본 과제는 EV 충전설비의 운영 안정성과 유지보수 효율을 획기적으로 개선하기 위해 AI 기반 예지보전 기술과 의사결정 지원 체계를 개발하는 연구개발 프로젝트다. 충전 인프라 운영 기업뿐 아니라 데이터·AI 기술 보유 기관, 대학 연구실 등이 참여하여 통합형 구조로 수행할 수 있다. 주요 연구 내용은 다음과 같다. 1. 데이터 기반 예지보전 기술 개발 - 충전기 상태 데이터, 오류 로그, 환경 데이터 등 다양한 정보를 수집하는 데이터 인프라 구축 - 비정상 패턴 탐지 모델 및 고장 예측 AI 알고리즘 개발 - 장기·단기 고장 징후 분석 모델 병행 적용 2. 유지보수 의사결정 지원 시스템 구축 - 예측 결과를 기반으로 유지보수 시점·방법을 자동 제안하는 의사결정 엔진 설계 - 유지보수 비용, 운영 일정, 가동률 등을 고려한 우선순위 배정 로직 개발 - 운영 현장에서 활용 가능한 대시보드 및 알림 기능 구현 3. 실증 및 표준화·IP 전략 수립 - 실제 EV 충전 인프라 환경에서 시스템 성능 검증 및 고도화 - 국제 표준화 기여를 위한 ISO/IEC/JTC1 기고 활동 포함 - 특허전략(IP-R&D) 연계로 핵심 기술의 권리화 추진 4. 기업 참여 요건 및 혜택 - 기술료 징수 과제로 영리기관 참여 필수 - 중소·중견·대기업 모두 참여 가능하며 규모별 정부지원 비율 상이 - 총 33개월, 약 10.95억 원의 정부 R&D 지원을 받을 수 있음 본 과제는 충전 인프라 운영 효율을 높이고 예기치 않은 고장으로 인한 서비스 중단을 최소화하고자 하는 기업에게 높은 실효성을 제공할 것으로 기대된다.