한국 동서발전 주최 '2025 AI 에너지전환 컨퍼런스'

2025년 12월 23일, 한국 동서발전이 주최하고 B.D.A, 60Hz가 주관한 2025 AI 에너지전환 컨퍼런스에 다녀왔습니다! 본래 풍력 발전량 예측 공모전과 연계된 행사로서, 에너지 산업과 관련된 부분이 많은 행사입니다. 친구가 이 대회에 참가하였는데, AI와 관련된 행사와 부스들이 준비되어있다고 하여 같이 방문하였습니다. 

 

2025 AI 에너지전환 컨퍼런스?

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이번 컨퍼런스는 에너지 산업의 지속 가능한 발전을 위해 최신 기술과 데이터 활용 사례를 공유하고, 공모전을 통한 실질적인 데이터 인재 발굴과 기술 솔루션을 탐색하는 것을 목표로 합니다. 공모전에 수상한 대학생과 대학원생의 기후 데이터를 통한 창의적인 풍력 발전량 예측 아이디어 공유할 예정입니다. 또한 디지털 트윈 플랫폼과 같은 최신 기술을 중심으로 에너지 산업의 디지털 전환 사례를 공유하며, 차세대 에너지 기술의 발전 방향성을 제시합니다. 업계 전문가들의 최신 동향 발표를 통해 에너지 산업의 지속 가능한 미래를 공유하길 기대합니다.

 

- 컨퍼런스 안내 페이지

https://cerulean-cord-e77.notion.site/2a1b136a1bb080499b74f8d20c706900#2a1b136a1bb080fda4e3c58b4937a961

 

🌱 행사 후기

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1. 풍력발전량 예측 공모전 수상자 시상

풍력발전량 예측 공모전은 경주, 영광, 양양 등의 발전량 데이터를 활용하여 하루 뒤 발전량 1시간 단위로 예측하는 대회입니다. 바람 성분, 응력, 지표 온도와 기압, 습도 등을 바탕으로 풍력 발전량을 예측하기 위해 참가자들은 입력 데이터 셋을 전처리하고 모델을 훈련시키게 됩니다. 대상을 수상한 팀의 발표도 들어볼 수 있었는데, LightGBM + XGBoost에 앙상블을 더해주었고 데이터 셋을 각 지역에 맞게 전처리 해주고 EVT 후보정도 해주었습니다.

 

공모전 워크샵 및 현장 견학, 컨퍼런스 경험도 제공해주고, 주최측의 의지도 학고하여 점점 발전하는 대회가 될 것 같아, 내년에 저도 한 번 참여해보고 싶은 대회라는 생각이 들었습니다.

 

2. Speech Session

전년도 수상자의 입사 후기, 풍력 발전량 예측 시 고려할 점, AI 인재 양성을 위한 방향 등의 강연 시간도 있었습니다. 저는 이 시간에 부스에서 멘토링을 함께 받느라 온전히 집중은 하지 못했지만, 입사 후기와 데이터 분석 시 주의할 점은 의미있는 메시지를 들을 수 있었습니다.

• 버전 관리 및 클린 코드 문화를 익히며, 기술 비교를 꾸준히 하여 트랜드를 따라갈 것
• 재생 에너지 변동성, 예측지역, 지형에 따라서 예측 성능은 계속 달라지며, 모델링 전략을 수정해 주어야한다.
• AGI의 요구가 늘어나며, 엔지니어는 개발자에서 지휘자처럼 오케스트레이션하는 능력이 중요해졌다.

 

3. 플랫폼 & 채용 부스

주된 질문은 이제 3학년이 되기 때문에 학점과 연구에 대한 고민, 현재 내가 부족한 역량을 매꾸기 위한 활동이 무엇이 있을지였습니다. 가천대학교, 동서발전, 60Hz 세 부스를 찾아뵜습니다. 우선 석사에 대해서는 꼭 필수는 아니지만 지원하는 산업과 기업 규모에따라 다르기 때문에, 가고 싶은 도메인을 정하고 그에 맞추어 고민하는 것이 맞을 것이라고 이야기를 들었습니다. 연구실 컨택도 3학년에 하면 좋긴 하지만, 4학년에 들어가도 늦지 않다. 지금은 연구실들을 잘 찾아보고 상담을 받아보면서 지도를 받아본 후 생각해봐도 늦지 않을 것 같다.

그리고 모델을 선택하는 방법은 우선 도메인에 대한 이해가 중요합니다. 산업 분야에 따라 투자되는 역량과 서버 스펙이 다 다르기 때문에 사용할 수 있는 모델링 방법이 달라지게 됩니다. 데이터의 크기와 형태가 성능에 미치는 영향이 크기 때문에 태스크에 따라 어느정도 윤곽이 나오니 경험을 많이 쌓아야겠습니다.

 

그리고 Airflow, Hadoop, Spark 등 데이터 플로우를 다루는 역량이 취업 공고 요구사항에 빠지지 않고 등장합니다. 하지만 학부생 레벨에서는 실제와 같은 데이터를 접하기도 어렵고, 어떻게 경험을 쌓아야 할 지 모르겠었습니다. 현업자 분들께서도 이 부분의 어려움은 현실이라고 말씀해주십니다. 하지만 API 혹은 백그라운드를 통해서 정보를 비동기, 동기적으로 가져오는 법을 연습해보고 간단히 SQL을 이용해 데이터베이스를 구축하는 연습은 귀중하다고 합니다. 때문에 이전에 진행했던 광역버스 잔여좌석 예측 프로젝트를 더 발전시켜볼까 합니다. 

 

4. 패널 토론 : AI 시대 에너지의 미래

마지막으로 동서발전, 데이터 분석 기업, GIST 등의 연사님들이 나오셔서 질의응답을 받고, 에너지 전환과 AI에 대해서 이야기를 나누는 모습을 함께할 수 있었습니다. 주로 에너지 산업 분야에 대한 이야기가 주로 오고가서 이해하는데 어려움은 다소 있었는데, 공통적으로 당부하시는 말씀은 도메인 지식을 등한시 말라는 내용이었습니다. 존중하고 협업하며 스스로 탐구하여야 더 좋은 성능과 결과를 얻을 수 있음을 잊지 말아야겠습니다.