표준연, 지진 때 원전 위험지점 알려주는 AI모델 개발

한국표준과학연구원과 울산과학기술원이 공동 개발한 원자력 시설 지진 후 점검 우선순위 선정을 위한 딥러닝 모델 개념도.  (그래픽=표준연 제공)

한국표준과학연구원(KRISS)은 지진이 발생했을 때 원자력발전소 내부 여러 위치의 흔들림을 실시간 예측하고 위험 가능성을 정량화해 점검할 때 우선순위를 정할 수 있는 딥러닝 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

한국표준과학연구원 연구진은 울산과학기술원(UNIST) 이영주 교수 연구팀과 함께 지진계가 측정한 지진파 신호를 AI 분석을 통해, 센서가 설치되지 않은 원전 내부 139개 지점의 진동응답을 실시간으로 추론하는 가상센싱 기술을 개발했다. 구조물 특성 등에 따른 불확실성까지 반영해 각 위치의 진동응답이 사전에 정한 위험 기준을 넘어설 가능성을 0~100%로 정량화했다. 이를 통해 센서를 설치하지 않고도 지진의 영향을 크게 받은 곳을 신속하게 좁힐 수 있으며, 위험 가능성이 높은 곳부터 순서를 매겨 전문가가 점검 우선순위를 판단할 수 있도록 돕는다.

연구진은 한 대의 지진계에서 측정한 지진파 신호를 AI가 분석해, 센서가 없는 원전 내부 139개 지점의 진동응답을 실시간으로 추론하는 가상센싱 기술을 개발했다. 모든 위치에 센서를 설치하지 않고도 지진의 영향을 크게 받은 곳을 신속하게 좁힐 수 있으며, 학습에 사용하지 않은 실제 지진 기록에서도 우수한 예측 성능을 확인했다. 이는 원자력발전소뿐 아니라 반도체 공장, 데이터센터, 플랜트 등 다양한 산업시설로 기술을 확장할 수 있는 가능성을 마련했다.

이재범 선임연구원은 "이번 연구는 지진응답 예측 결과의 불확실성까지 정량화해 전문가가 우선 점검 대상을 판단할 수 있도록 한 것이 핵심"이라며, "안전 분야 AI는 정확한 예측뿐 아니라 판단의 한계를 인식하는 것이 중요하며, 이를 바탕으로 불확실한 상황을 알려 사람의 추가 판단을 돕는 신뢰할 수 있는 AI 기술을 개발하겠다"고 밝혔다.
임병안 기자