“지진 후 어디부터 점검할까”… 

표준연, 원전 점검 우선순위 알려주는 AI 모델 개발

- 지진계 1대로도 원전 곳곳 흔들림 예측·위험 가능성 정량화하여 우선 점검 대상 제시 -

- 대형 모델의 200분의 1 규모로 동등한 정확도 구현... 반도체 공장·데이터센터 등 확장 가능 -

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한국표준과학연구원(KRISS, 원장 이호성)은 단 한 대의 지진계 신호만으로 원전 내부 여러 위치의 흔들림을 실시간 예측하고, 위험 가능성을 정량화해 점검 우선순위 선정을 가능하게 하는 딥러닝 기술을 개발했다. 특히 구조물의 진동 특성에 맞춰 인공지능(AI) 모델을 유연하게 설계할 수 있어, 향후 반도체 공장 및 데이터센터 등 주요 산업시설에도 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

지난 2016년 규모 5.8의 경주지진 당시 월성원전 1~4호기는 80여 일간 성능시험과 정밀점검을 거쳐 재가동됐다. 또한, 지난 7월 일본 구마모토 강진 때도 TSMC 구마모토 1공장이 가동을 일시 중단한 뒤 장비 점검과 조정을 거쳐 단계적으로 정상화했다. 이처럼 지진 후 큰 피해가 없더라도 안전을 확인하는 과정에서 가동 중단이 길어질 수 있으며, 이는 상당한 시간과 경제적 부담으로 이어진다.

▲ KRISS와 UNIST가 공동 개발한 원자력 시설 지진 후 점검 우선순위 선정을 위한 딥러닝 모델 개념도

문제는 지진 직후 어디를 먼저 확인해야 할지 판단할 데이터가 충분하지 않다는 점이다. 모든 주요 설비 위치에 센서를 설치하면 각 지점의 진동을 빠르게 파악할 수 있지만, 원전은 케이블 배선과 인허가, 방사선 구역 내 유지보수 등의 제약이 있어 이는 현실적으로 불가능하다. 대안으로 전산 해석을 통해 센서가 없는 곳의 진동을 계산할 수도 있지만 수시간에서 수일이 소요되어 신속한 대응에 한계가 있었다.

▲ KRISS와 UNIST 연구진이 원자력 시설 지진 후 점검 우선순위 선정을 위한 딥러닝 모델 검증 실험 환경을 점검하고 있다.

이를 해결하기 위해 KRISS 연구진은 단 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.

여기에 구조물 특성 등에 따른 불확실성까지 반영해 각 위치의 진동응답이 사전에 정한 위험 기준을 넘어설 가능성을 0~100%로 정량화했다. 단순히 ‘안전·위험’을 이분법적으로 구분하는 것을 넘어, 위험 가능성이 높은 곳부터 순서를 매겨 전문가가 신속하게 점검 우선순위를 판단할 수 있도록 돕는다.

▲ KRISS와 UNIST 연구진이 모형 구조물의 진동 데이터를 측정하며 딥러닝 모델 기반 진동응답 예측 성능을 검증하고 있다.

또한, AI 설계의 효율성과 범용성도 대폭 높였다. 연구진은 구조물의 고유진동수를 바탕으로 최적의 AI 구조를 도출하는 설계식을 개발해, 여러 모델을 반복적으로 설계·비교하던 시행착오를 줄였다. 이렇게 설계된 AI 모델은 파라미터 수 기준으로 200배 이상 큰 최신 딥러닝 모델과 동등한 수준의 정확도를 보이면서도, 계산 부담을 대폭 낮춰 제한된 환경에서도 활용 가능성을 높였다. 원전뿐 아니라 반도체 공장, 데이터센터, 플랜트 등 다양한 산업시설로 기술을 확장할 수 있는 가능성을 마련했다.

▲ KRISS 연구진이 실험 장비를 활용해 구조물 진동 데이터를 측정하고 있다.

KRISS 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.

▲ 원자력 시설 지진 후 점검 우선순위 선정을 위한 딥러닝 모델 개발 연구진

(앞줄 왼쪽부터 시계방향으로 이승준 박사후연구원, 이재범 선임연구원, 이진구 UNIST 학생연구원)

이번 성과는 한국연구재단 개인기초사업과 한국표준과학연구원 기본사업 등의 지원을 받아 KRISS 이재범 선임연구원과 울산과학기술원(UNIST) 이영주 교수 연구팀(제1저자: 이진구 학생연구원)이 공동으로 수행했다. 관련 결과는 토목공학 분야 상위 1.4% 국제저널인 Reliability Engineering & System Safety(IF: 13.7)을 비롯해 총 3편의 논문으로 발표됐다.