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- 작성자홍보실
- 작성일자2026-08-26 09:00
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“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 -
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.
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.
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.
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 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.
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.
첨부파일
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한국표준과학연구원 보도자료(260826) 표준연, 원전 점검 우선순위 알려주는 AI 모델 개발.hwp
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