KPI뉴스 - "위험 징후 2초 안에"…UNIST, 소형원전 원격감시 기술 개발

  • 흐림파주20.9℃
  • 흐림충주19.6℃
  • 흐림대구20.7℃
  • 구름많음진도군19.5℃
  • 흐림보령21.1℃
  • 흐림경주시19.2℃
  • 흐림인천22.5℃
  • 흐림김해시20.7℃
  • 흐림서청주20.8℃
  • 흐림밀양21.9℃
  • 흐림동두천20.7℃
  • 흐림포항19.2℃
  • 흐림백령도19.3℃
  • 흐림함양군21.4℃
  • 구름많음강진군22.4℃
  • 흐림고흥21.8℃
  • 흐림창원21.0℃
  • 흐림영광군21.0℃
  • 흐림세종20.8℃
  • 흐림광양시20.9℃
  • 흐림부산20.1℃
  • 흐림남해21.2℃
  • 흐림태백14.5℃
  • 흐림양평20.8℃
  • 흐림보은19.4℃
  • 흐림고창21.1℃
  • 흐림강화21.2℃
  • 흐림순천20.6℃
  • 흐림부안20.9℃
  • 구름많음제주21.9℃
  • 흐림광주23.1℃
  • 흐림북부산21.6℃
  • 흐림의성19.6℃
  • 흐림정읍21.2℃
  • 흐림부여21.4℃
  • 흐림영덕17.2℃
  • 흐림이천20.9℃
  • 흐림군산21.3℃
  • 흐림상주21.1℃
  • 흐림영주18.2℃
  • 흐림서산20.1℃
  • 흐림장수20.0℃
  • 흐림진주19.6℃
  • 흐림금산20.3℃
  • 흐림영월18.1℃
  • 흐림구미23.5℃
  • 흐림수원21.2℃
  • 흐림추풍령19.8℃
  • 흐림북창원21.6℃
  • 흐림제천19.3℃
  • 흐림홍천19.3℃
  • 흐림북강릉17.1℃
  • 흐림속초17.6℃
  • 흐림천안19.7℃
  • 흐림철원19.6℃
  • 흐림대전21.7℃
  • 구름많음완도20.6℃
  • 흐림안동20.4℃
  • 흐림임실21.0℃
  • 흐림북춘천19.3℃
  • 흐림서울23.2℃
  • 흐림홍성21.4℃
  • 흐림춘천19.5℃
  • 흐림흑산도19.9℃
  • 흐림봉화16.7℃
  • 흐림목포21.5℃
  • 흐림의령군20.9℃
  • 흐림장흥22.1℃
  • 흐림청주23.4℃
  • 구름많음서귀포22.6℃
  • 흐림정선군15.8℃
  • 구름많음해남20.8℃
  • 흐림거제21.0℃
  • 흐림여수21.3℃
  • 흐림고산20.6℃
  • 흐림울진17.1℃
  • 흐림양산시22.2℃
  • 흐림동해17.3℃
  • 흐림울릉도17.4℃
  • 흐림통영21.0℃
  • 흐림남원22.7℃
  • 흐림대관령12.6℃
  • 흐림원주20.5℃
  • 흐림산청20.3℃
  • 흐림거창21.5℃
  • 흐림순창군22.7℃
  • 흐림강릉18.6℃
  • 흐림전주21.7℃
  • 흐림합천21.7℃
  • 흐림성산20.6℃
  • 흐림고창군21.2℃
  • 흐림문경19.2℃
  • 흐림보성군22.2℃
  • 흐림울산19.8℃
  • 흐림청송군18.8℃
  • 흐림인제17.4℃
  • 흐림영천18.9℃

"위험 징후 2초 안에"…UNIST, 소형원전 원격감시 기술 개발

최재호 기자
기사승인 : 2024-10-24 08:17:36
UNIST·경상국립대 공동연구…스마트 부품 수집한 데이터 AI로 분석
원자로 상태 한눈에 확인 AR 디지털 트윈도 구현…국제학술지 발표

소형원전 개발이 활발해지고 있는 가운데 위험 징후를 인공지능으로 2초 안에 알아챌 수 있는 원격 감시 기술이 울산과학기술원 연구팀에 의해 개발됐다. 

 

구조가 복잡한 소형원전 내부 상태를 실시간으로 확인할 수 있어, 관리 비용은 줄이고 안전성은 높일 수 있을 것으로 기대된다.

 

▲ 왼쪽부터 정임두 교수, 김남훈 교수 [울산과학기술원 제공]

 

UNIST는 기계공학과 정임두·김남훈 교수(인공지능대학원 겸직)와 국립경상대 김형모 교수 공동연구팀이 소형원전을 원격 감시하는 스마트 부품 시스템을 개발했다고 24일 밝혔다. 광섬유 센서가 내장된 스마트 부품이 데이터를 수집해 보내면 AI가 이를 분석해 이상 상태를 경고하는 시스템이다.


이번 시스템 개발의 핵심은 3D 프린팅을 통한 스마트 금속 부품 제작 기술과 광섬유의 연속적 다중 변수를 동시에 빠르게 처리하는 AI 기술이다. 연구팀은 DED 프린팅 방식을 활용해 스마트 원전 부품을 정밀하게 제작했으며, 광섬유 센서를 금속 부품 내부에 유연하게 내장함으로써 원자로의 가혹한 환경에서도 부품이 안정적으로 작동하게 했다. 

 

AI는 광섬유 센서 여러 위치의 열변형 정보가 포함된 다중 변수를 빠르게 실시간으로 복합 처리해 이상 징후를 즉각 감지하며, 이를 증강현실(AR) 기반 디지털 트윈 환경에서 원격으로 확인할 수 있게 한다.

초소형 원자로는 대형 원자로와 달리 규모가 작아 전력이 필요한 시설 근처에서 꾸준한 전력 공급이 가능하다. 하지만 동시에 안정적 원전 운영에 대한 중요성이 더욱 증가한다. 이번 기술은 사람이 감지하기 힘든 원전 내부의 열변형 및 위험 징후를 인공지능이 상시 정밀 모니터링하도록 해, 차세대 소형 원자로의 안전성과 상용화에 크게 기여할 것으로 기대된다.

정임두 교수는 "접근이 어렵고 시간과 비용이 많이 드는 점검 방식을 AI 융합 기술로 접근해 해결했으며, 이는 차세대 소형 원전의 안정적이고 효율적인 운영에 크게 기여할 수 있을 것" 이라며 "해당 융합기술은 원자력뿐만 아니라 자율 제조 시스템, 항공 우주, 첨단 국방 등 다양한 산업 분야에 활용될 수 있다"고 전망했다.

이번 연구는 첨단 제조분야 세계적 학술지(JCR 상위 7%이내) '버츄얼 앤 피지컬 프로토타이핑'(Virtual and Physical Prototyping)에 10월 10일 게재됐다. 연구 수행은 과학기술정보통신부 한국연구재단과 정보통신기술기획평가원, 산업통상자원부 한국에너지기술평가원의 지원으로 이뤄졌다.

 

▲ 좌측 하단부터 반시계 반향으로 김하열 연구원(제1저자), 서준영·정해권·신우영·전홍령 연구원

 

KPI뉴스 / 최재호 기자 choijh1992@kpinews.kr 

[저작권자ⓒ KPI뉴스. 무단전재-재배포 금지]