인공지능 시대의 전력 수요 폭증에 맞춰 글로벌 빅테크들이 소형원전 개발에 나서고 있습니다. 이러한 소형원전의 위험 징후를 인공지능으로 2초 안에 알아챌 수 있는 원격 감시 기술이 나왔는데요. 구조가 복잡한 소형원전 내부 상태를 실시간으로 확인할 수 있어 관리 비용은 줄이고 안전성은 높일 수 있다고 합니다.
UNIST 기계공학과 정임두, 김남훈 교수(이상 인공지능대학원 겸직)와 국립경상대학교 김형모 교수 공동연구팀은 소형원전을 원격 감시하는 스마트 부품 시스템을 개발했습니다. 광섬유 센서가 내장된 스마트 부품이 데이터를 수집해 보내면 AI가 이를 분석해 이상 상태를 경고하는 시스템인데요.
이번 시스템 개발의 핵심은 3D 프린팅을 통한 스마트 금속 부품 제작 기술과 광섬유의 연속적 다중 변수를 동시에 빠르게 처리하는 AI 기술에 있습니다. 연구팀은 DED 프린팅 방식을 활용해 스마트 원전 부품을 정밀하게 제작했으며, 광섬유 센서를 금속 부품 내부에 유연하게 내장함으로써 원자로의 가혹한 환경에서도 부품이 안정적으로 작동하게 했습니다. 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 합니다.
초소형 원자로는 대형 원자로와 달리 규모가 작아 전력이 필요한 시설 근처에서 꾸준한 전력 공급이 가능합니다. 하지만 동시에 안정적 원전 운영에 대한 중요성이 더욱 증가합니다. 이번 기술은 사람이 감지하기 힘든 원전 내부의 열변형 및 위험 징후를 인공지능이 상시 정밀 모니터링하도록 해, 차세대 소형 원자로의 안전성과 상용화에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.
정임두 교수는 “접근이 어렵고 시간과 비용이 많이 드는 점검 방식을 AI 융합 기술로 접근하여 해결했으며, 이는 차세대 소형 원전의 안정적이고 효율적인 운영에 크게 기여할 수 있을것” 이라며 “해당 융합기술은 원자력뿐만 아니라 자율 제조 시스템, 항공 우주, 첨단 국방 등 다양한 산업 분야에 활용될 수 있다”고 전망했습니다.
연구 결과는 첨단 제조분야 학술지 ‘버츄얼 앤 피지컬 프로토타이핑’(Virtual and Physical Prototyping)’에 10월 10일 게재됐습니다.
논문명: Direct Energy Deposition for Smart Micro Reactor
#용어설명
1. 초소형 원자로
초소형 원자로는 기존 대형 원자로와 달리 소형화된 원자로로, 안전성을 극대화 할 수 있어 다양한 환경에 설치할 수 있으며 설치 비용이 적게 든다. 전기와 열을 소규모로 안정적으로 생산할 수 있어, 섬 같은 오지나 군사적 목적 등으로도 유용하다. 최근에는 데이터센터와 같은 전력이 집중적으로 필요한 산업 현장에서 큰 관심을 받고 있다. 특히, 운반 가능한 특성과 높은 안전성을 바탕으로 차세대 에너지원으로 각광받고 있다.
2. DED 프린팅
직접에너지증착(Directed Energy Deposition, DED)은 3D 프린팅의 한 방법으로, 금속 분말을 레이저로 녹여 층층이 쌓아 구조물을 만드는 기술이다. 이 방식은 복잡한 형상의 금속 부품을 제작할 수 있으며, 기존의 제조 방식보다 빠르고 효율적이다. 특히, 원자로와 같은 대형 금속 부품을 제조하는 데 유리하다.
3. 광섬유 센서
광섬유 센서는 광섬유를 따라 흐르는 빛을 이용해 온도, 압력, 변형 등의 물리적 변화를 감지하는 센서다. 마이크로 미터 수준의 작은 지름과 높은 민감도와 분해능을 자랑하며, 특히 높은 온도나 방사선 같은 가혹한 환경에서도 정확한 측정이 가능하다. 이러한 특성 덕분에 원자로 같은 복잡한 시스템의 모니터링 시스템에 필수적으로 활용된다.
4. 디지털 트윈
디지털 트윈은 실제 물리적인 시스템을 가상 공간에서 동일하게 재현한 기술이다. 이를 통해 실제 시스템의 상태나 작동 상황을 실시간으로 모니터링하고, 문제를 예측하거나 개선할 수 있다. 특히 원자로나 고위험 산업 현장에서는 사람의 접근 없이 실제 시스템의 상태를 AR(증강현실) 환경에서 실시간으로 시각적으로 확인할 수 있어 많은 연구가 진행되고 있다.
