본인을 대표하는 이미지 한 장을 첨부해 주세요.

대회기간중 성능이 안오를 때면, 제가 만든 태백가덕산 발전단지 시뮬레이션을 실행하면서 인사이트를 얻고자 노력했습니다.

 축하합니다, 최재우님! 수상의 영광을 함께 나누게 되어 기쁩니다. 

 우승의 기쁨을 맛본 소감을 한마디로 표현해 주세요.

학교에서는 쉽게 접하기 어려운 실제 풍력발전 데이터를 공개해 주시고, 이를 통해 성장할 수 있는 소중한 기회를 마련해 주신

한국동서발전 권명호 사장님을 비롯해 GS E&R과 태백가덕산풍력발전 대표이사님 및 관계자분들께 진심으로 감사드립니다.

 팀의 이야기를 들려주세요.

팀명 WindSight는 Wind와 Insight를 합친 이름으로, 바람의 변화를 읽고 그 안에서 의미 있는 패턴을 찾아낸다는 뜻을 담았습니다.

단순히 점수가 높은 모델을 만드는 데 그치지 않고, 왜 이 방법이 태백가덕산의 복잡한 지형에서 효과적인지 설명할 수 있는 예측 시스템을 만드는 것이 목표였습니다.

 여러분을 돋보이게 한 특별한 점은 무엇인가요?

풍력발전 예측 오차를 하나의 모델로 해결하려 하기보다, 오차가 발생하는 원인을 단계별로 분리해 접근했습니다.

먼저 최근접 격자 하나에 의존하지 않고 능선 양측의 NWP 공간정보를 함께 활용했으며, 이후 NWP 풍속을 실제 터빈이 경험하는 117m 허브 높이의 SCADA 풍속에 맞추기 위해 MOS 보정을 적용했습니다. 또한 서로 다른 오류 특성을 가진 모델들의 예측분포를 결합해 불확실성을 표현했고, 마지막에는 단순 중앙값이 아니라 기대 평가점수를 최대화하는 의사결정 Layer를 설계했습니다. 이를 통해 기상정보를 발전량으로 변환하는 과정부터 최종 제출값을 결정하는 단계까지 하나의 일관된 구조로 연결했습니다.

 이번 성과의 비결은 무엇이라고 생각하시나요?

평가지표를 하나의 의사결정 문제로 해석한 것이 가장 큰 비결이었다고 생각합니다.

예측 정확도뿐 아니라 정산구간 진입 여부도 함께 평가되기 때문에, 점예측 오차만 최소화하는 방식에는 한계가 있었습니다.

이에 발전량을 여러 확률분포로 예측했고, 정산 기준에서 기대점수를 높이는 Layer를 설계했습니다.

또한 실험 결과를 반복해서 검증하고, 작은 개선이라도 검증 로직에서 일반화 가능성을 확인하는 과정을 중요하게 생각했습니다.

 특별히 기억에 남는 순간이 있다면 공유해 주세요.

대회 사전 워크숍에서 GS E&R 이근민 매니저님의 세션이 가장 기억에 남습니다.

사실 워크숍 전까지는 ‘바람을 예측하는 것’과 ‘풍력발전량을 예측하는 것’이 어떻게 다른지 명확하게 이해하지 못했습니다.

하지만 강연을 통해 풍력발전량 예측이 왜 필요한지, 왜 어려운 문제인지, 그리고 실제로 어떤 관점에서 접근해야 하는지를 배울 수 있었습니다.

돌이켜보면 이 강연이 이번 대회의 문제를 바라보는 관점을 잡는 데 큰 도움이 되었고, 좋은 결과를 만드는 데도 중요한 계기가 되었다고 생각합니다.

풍력발전 예측에 흥미를 느끼고 끝까지 도전할 수 있는 원동력을 주신 이근민 매니저님께 진심으로 감사드립니다.

 데이터 분석이나 학습 과정에서의 나만의 비법이 있다면요?

모델을 복잡하게 만들기 전에, 먼저 오차가 왜 발생하는지 원인을 구분하는 과정을 중요하게 생각합니다.

이번 대회에서는 풍력발전량 예측 오차를 공간적 차이, 허브 높이 차이, 운영상태, 예측 불확실성의 네 가지 관점으로 나누어 분석했습니다.

또한 하나의 검증점수만 보기보다, 그룹별로 성능 개선이 일관되게 나타나는지, 특정 기간이나 풍속 구간에만 과도하게 의존하지 않는지, 새롭게 추가한 피처가 실제 현상을 설명할 수 있는지, 학습부터 추론까지 동일한 결과가 재현되는지, 그리고 제한된 실행시간 안에서 반복적으로 운영 가능한지를 함께 확인했습니다.

새로운 모델이나 피처를 무작정 추가하기보다는, 각각의 가설이 실제로 효과가 있는지 ablation을 통해 하나씩 검증하는 과정이 안정적인 성능 개선에 가장 중요하다고 생각합니다.

 수상을 기념하여 빌 수 있는 한 가지 소원이 있다면?

이번 대회에서 개발한 모델이 경진대회 성능으로만 끝나지 않고, 실제 풍력발전 현장에서 활용되었으면 좋겠습니다.

 앞으로의 목표와 꿈을 말씀해 주세요.

대회가 끝난 후에도 전력산업에 대한 공부를 이어가고 있습니다. 이번 대회에서 다룬 발전량 예측 모델링은 실제 운영 프로세스의 한 부분이라는 점을 알게 되었습니다.

현업에서는 발전소 운영과 ESS, 전력시장, VPP 등 다양한 영역과 연결되는 과정이 함께 작동합니다.

앞으로는 이러한 발전 프로세스의 전반을 이해하고, 제가 기여할 수 있는 영역을 찾아 AI를 실제 운영 개선과 사업적 가치로 연결할 수 있는 역량을 갖추고 싶습니다.

 데이콘 커뮤니티에 바라는 점이 있다면 무엇인가요?

이번 풍력발전량 예측 경진대회는 단순히 정확도만 평가하는 것이 아니라, 실제 현업에서의 활용 가능성까지 명시적으로 평가하도록 설계되었다는 점이 특히 좋았습니다.

이러한 점이 저를 비롯해 2,000명이 넘는 참가자들이 관심을 갖고 도전하게 된 이유 중 하나라고 생각합니다.

앞으로도 이번 대회처럼 기술의 적용 가능성까지 함께 고민할 수 있는 대회가 지속적으로 열렸으면 좋겠습니다. 감사합니다.