시추부터 의사결정까지
시추·설비 운영·해저 조사 등 현장 공정 중심으로 AI 도입 확대
운영을 넘어 의사결정·시스템까지 확장되며 활용 방식 변화
최근 해상 에너지 산업에서는 인공지능(AI)이 개별 기술 도입 단계를 넘어, 실제 생산 공정과 운영 방식 전반으로 확산되는 흐름이 나타나고 있다. 과거에는 데이터 분석이나 이상 탐지 등 제한적인 영역에서 활용되던 AI가, 최근에는 시추·설비 운영·해저 조사 등 주요 공정에 적용되며 활용 범위를 넓혀가고 있다. 이러한 변화는 단순한 효율 개선을 넘어, 해상 에너지 산업의 운영 방식과 의사결정 구조를 동시에 변화시키고 있다는 점에서 주목된다
생산 공정의 효율화를 높이는 ‘운영형 AI’
과거 해상 에너지 산업에서 AI는 데이터 분석이나 이상 탐지 중심으로 활용되는 경우가 많았으나, 최근에는 시추 및 설비 운영과 같은 물리적 공정을 직접 제어하고 최적화하는 ‘운영형 AI’로 빠르게 전환되고 있다. 이는 단순히 데이터를 해석하는 수준을 넘어, 장비의 작동 방식과 작업 효율을 실시간으로 개선하는 방향으로 발전하고 있음을 의미한다.
이와 같은 사례는 AI가 단순한 분석 도구를 넘어 시추와 설비 운영 등 핵심 생산 공정을 직접 제어하고 최적화하는 단계로 진입했음을 보여준다. 특히 해상 플랜트와 같이 접근이 어렵고 운영 비용이 높은 환경에서는 이러한 운영형 AI의 도입이 운영의 효율성과 경제성을 동시에 확보하는 중요한 수단으로 작용하고 있다.
단순 분석을 넘어 기술지식을 기반으로 '의사결정을 보조하는 AI'
이러한 전환은 운영의 효율화뿐 아니라 엔지니어의 판단과 문제 해결 과정을 보조하는 ‘의사결정 지원’ 영역으로도 확대되고 있다. 특히 생성형 AI를 활용해 시추 설계, 생산 최적화, 장비 운영 등 다양한 분야에서 축적된 기술 문서와 운영 데이터를 통합 분석함으로써, 복잡한 기술 문제에 대한 대응 속도와 정확도를 높이는 방향으로 발전하고 있다.
대표적으로 아이투케이 커넥트(i2k Connect)는 에너지 산업 특화 대형언어모델(LLM)인 ‘엔알지(EnrgLLM)’를 통해 기술지식 기반 의사결정 지원 솔루션을 제공하고 있다. 해당 플랫폼은 에너지 분야 전문 학회 자료와 방대한 기술 문서를 기반으로 구축되었으며, 엔지니어가 필요한 정보를 신속하게 탐색하고 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 복잡한 기술 문제에 대한 해결 속도를 높이고, 경험 의존도가 높은 의사결정 구조를 데이터 기반으로 전환하는 데 기여하고 있다. 특히 숙련 인력 의존도가 높은 해상 에너지 산업에서는 경험 기반 판단을 보완할 수 있는 기술에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이러한 의사결정 AI는 숙련 기술자 부족 문제를 완화하는 대안으로도 주목받고 있다.
로보틱스·디지털 기술과 결합한 ‘통합형 AI’
AI는 더 이상 단독으로 작동하는 기술이 아니라, 최근에는 로보틱스, 클라우드, 디지털 트윈 등과 결합된 ‘시스템 통합형 AI’로 빠르게 진화하고 있다. 특히 해상 에너지 산업에서는 접근이 어렵고 작업 비용이 높은 환경 특성상, 다양한 장비와 데이터를 통합적으로 활용하는 방식으로 AI 적용이 확대되고 있다.
대표적으로 테크닙 (TechnipFMC)은 해저 설비와 디지털 기술을 결합한 통합 솔루션을 통해 생산 시스템 전반의 운영 효율을 높이는 방향으로 기술을 발전시키고 있다. 또한 자율형 수중 로봇(ROV)에 AI를 접목한 점검 기술은 해저 구조물 상태를 실시간으로 분석하고 이상 여부를 판단함으로써, 기존에 인력과 시간이 많이 소요되던 점검 작업을 효율적으로 대체하고 있다. 또 다른 기업 테라뎁스(Terradepth)는 클라우드 기반 해저 데이터 플랫폼을 통해 해양 지형과 환경 정보를 통합적으로 분석하는 솔루션을 제공하고 있으며, 이를 통해 해저 조사 및 인프라 설계 과정의 속도와 정확도를 동시에 향상시키고 있다.
시사점
이번 흐름은 해상 에너지 산업에서 AI 활용이 개별 기술 도입 단계를 넘어, 생산 공정과 운영, 의사결정 전반으로 확산되고 있음을 보여준다. 특히 시추 자동화, 설비 운영, 해저 데이터 분석 등 주요 공정에 적용되며, 기술 도입의 초점이 ‘단위 공정 개선’에서 ‘운영 방식 전반의 변화’로 이동하고 있다.
이에 따라 기업들은 기존의 장비 및 프로젝트 중심 접근과 더불어, 데이터 기반 운영 솔루션과 유지보수 기술, 디지털 기반 설계 및 분석 역량 확보도 필요하다. 이에 더해 사례와 같이 AI를 의사결정 지원 수단으로 활용할 경우, 숙련 인력 의존도가 높은 해상 에너지 산업에서 확대되고 있는 인력 공백을 보완하는 수단으로도 활용 가능할 것으로 보인다.
우리 기업의 경우, 대형 프로젝트 참여뿐 아니라 센서·데이터 수집 장비, 설비 모니터링, AI 기반 분석 솔루션 등 운영 단계에 적용 가능한 기술 중심 접근을 병행하는 전략도 검토해 볼 수 있다. 특히 기존 설비와 연계 가능한 모듈형 솔루션이나 공정에 특화된 기술에 AI를 접목할 경우, 시장 진입 측면에서 유효한 대안이 될 수 있다.
해상 에너지 산업에서의 AI 활용은 2026년 5월 미국 텍사스주 휴스턴에서 열리는 Offshore Technology Conference(OTC 2026)에서도 핵심 의제로 다뤄질 것으로 예상되며, 참가 기업들은 관련 기술의 상용화 수준과 시장 적용 방향을 현장에서 구체적으로 확인할 수 있을 것으로 기대된다.
자료: Offshore Technology Conference 홈페이지, 각 사 홈페이지, KOTRA 달라스무역관 자료 종합
트렌드 미국 달라스무역관 신지혜 2026-04-28 출처 : KOTRA
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