스마트 부품이 수집한 데이터를 AI로 분석하고 원격 감시
울산과학기술원(UNIST)은 인공지능(AI)으로 소형원전 위험 징후를 2초 안에 알아챌 수 있는 원격 감시 기술을 개발했다고 24일 밝혔다.
이를 통해 구조가 복잡한 소형 원전 내부를 실시간으로 확인할 수 있어 관리 비용을 줄이고 안전성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
이 기술은 기계공학과 정임두·김남훈 교수와 경상대학교 김형모 교수 공동연구팀이 개발했다.
광섬유 센서가 내장된 스마트 부품이 소형 원전 데이터를 수집해 보내면 AI가 이를 분석해 이상 상태를 경고하도록 만든 것이다.
핵심은 3D 프린팅을 통한 스마트 금속 부품 제작 기술과 광섬유의 연속적 다중 변수를 동시에 빠르게 처리하는 AI 기술이다.
연구팀은 직접에너지증착(Directed Energy Deposition·DED) 방식 3D 프린팅을 통해 스마트 원전 부품을 정밀하게 제작하고, 광섬유 센서를 원전 금속 부품 내부에 유연하게 내장했다.
이를 통해 가혹한 원자로 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(가상 모형) 환경에서 원격으로 확인할 수 있도록 작동한다.
연구팀은 이 기술이 차세대 소형 원자로 안전성과 상용화에 크게 기여할 것으로 기대한다.
정임두 교수는 "접근이 어렵고 시간과 비용이 많이 드는 점검 방식을 AI 융합 기술로 접근해 해결했다"며 "자율 제조 시스템, 항공 우주, 첨단 국방 등 다른 산업 분야에도 활용할 수 있다"고 말했다.
이번 연구는 첨단 제조 분야 세계적 학술지 '버추얼 앤 피지컬 프로토타이핑'(Virtual and Physical Prototyping)에 10월 10일 게재됐다.
과학기술정보통신부 한국연구재단과 정보통신기술기획평가원, 산업통상자원부 한국에너지기술평가원이 이 연구를 지원했다.
헬로티 김진희 기자 |
