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

  • 구름많음정선군29.5℃
  • 흐림고창군29.1℃
  • 구름많음밀양30.4℃
  • 구름많음울진26.5℃
  • 흐림완도28.9℃
  • 흐림백령도22.0℃
  • 흐림강진군26.5℃
  • 구름많음강릉28.3℃
  • 구름많음함양군29.7℃
  • 구름많음임실27.4℃
  • 구름많음목포28.7℃
  • 구름많음전주29.0℃
  • 흐림순창군28.6℃
  • 흐림통영26.1℃
  • 구름많음울산31.1℃
  • 흐림장흥25.3℃
  • 구름많음상주30.4℃
  • 흐림인제28.7℃
  • 흐림광양시27.2℃
  • 구름많음합천30.1℃
  • 구름많음창원28.8℃
  • 흐림고창29.4℃
  • 흐림성산28.2℃
  • 구름많음제천27.8℃
  • 흐림서귀포26.6℃
  • 흐림서울27.9℃
  • 구름많음서산26.5℃
  • 흐림춘천28.4℃
  • 흐림홍성27.6℃
  • 구름많음여수26.1℃
  • 흐림동두천25.2℃
  • 구름많음수원28.8℃
  • 구름많음청주30.7℃
  • 구름많음부산27.6℃
  • 구름많음안동30.8℃
  • 구름많음인천26.6℃
  • 구름많음경주시32.0℃
  • 구름많음추풍령28.3℃
  • 구름많음부여27.6℃
  • 구름많음영천30.8℃
  • 구름많음봉화26.1℃
  • 맑음대구32.2℃
  • 구름많음북창원30.8℃
  • 구름많음부안29.0℃
  • 박무울릉도24.8℃
  • 흐림태백28.1℃
  • 흐림강화25.4℃
  • 구름많음산청28.2℃
  • 구름많음포항31.9℃
  • 구름많음북강릉26.2℃
  • 구름많음청송군31.3℃
  • 구름많음거창29.8℃
  • 구름많음의성32.1℃
  • 구름많음군산29.1℃
  • 흐림속초25.0℃
  • 흐림철원27.3℃
  • 구름많음동해26.3℃
  • 구름많음진주27.8℃
  • 구름많음영주28.5℃
  • 구름많음보은28.8℃
  • 흐림북춘천27.9℃
  • 구름많음대관령26.3℃
  • 흐림세종27.9℃
  • 박무흑산도24.3℃
  • 비대전29.3℃
  • 흐림영광군28.2℃
  • 흐림남해26.3℃
  • 흐림장수24.9℃
  • 흐림순천27.1℃
  • 구름많음정읍29.9℃
  • 구름많음영덕28.8℃
  • 맑음제주33.0℃
  • 흐림보성군26.4℃
  • 구름많음구미31.1℃
  • 흐림양평27.6℃
  • 구름많음북부산30.3℃
  • 구름많음천안30.0℃
  • 흐림거제25.5℃
  • 구름많음양산시29.1℃
  • 흐림원주27.0℃
  • 흐림해남26.2℃
  • 구름많음이천30.7℃
  • 흐림파주26.6℃
  • 흐림금산30.1℃
  • 구름많음문경27.5℃
  • 흐림광주30.1℃
  • 흐림남원27.8℃
  • 흐림영월30.8℃
  • 구름많음진도군28.0℃
  • 구름많음의령군29.7℃
  • 구름많음고산26.0℃
  • 흐림충주27.3℃
  • 흐림고흥27.0℃
  • 구름많음김해시31.0℃
  • 흐림홍천29.5℃
  • 구름많음서청주29.7℃
  • 구름많음보령27.4℃

"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]