인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란 사람과 비슷한 사고의 방식 즉, 스마트한 방법으로 소프트웨어를 작동시키는 폭넓은 방법을 일컫는다. AI 기술은 기계(컴퓨터)를 이용한 학습인 ‘머신 러닝(Machine learning)’과 여러 비선형 변환기법을 조합해 높은 수준의 추상화(Abstractions)를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합인 ‘딥러닝(Deep learning)’을 통해 인간의 사고방식을 기계(컴퓨터)에게 가르치는 지능형 로봇의 형태로 발전하고 있다.
최근 AI을 이용해 원자력발전 안전을 강화하는 방안이 활발하게 연구되고 있다. 그동안 원전을 운영하면서 축적한 데이터와 시뮬레이터를 통해 얻은 데이터를 AI에 학습시킬 경우 실제 기기를 만지지 않아도 원전 손상을 진단하고 사고를 방지할 수 있다.
지난 6일 한국원자력연구원 인공지능응용전략실 주최로 연구원 내 국제원자력교육훈련센터(INTEC) 대강당에서 ‘원자력 인공지능(Nuclear AI) 워크숍’이 열렸다.
유용균 인공지능응용전략실장은 “원전의 안전성을 강화하기 위해서는 기기의 이상 징후를 조기에 진단하는 것이 필요하지만 구조물의 상태를 정확하게 진단하기 위해서는 빅데이터를 구축하고 이를 분석하기 위한 AI 기술을 확보하는 것 또한 매우 중요하다”면서 “이번 워크숍은 인공지능이 원자력 분야에 어떻게 접목돼 발전하고 있는지 전문가들의 연구개발 현황을 공유하고, 향후 변화에 대한 예측과 대응 방안을 모색하는 자리를 마련했다”고 설명했다.
이번 워크숍에서는 ▲최신 인공지능 동향 및 원자력산업에서의 인공지능 역할(유용균) ▲인공지능기반 이상탐지기술개론(류승형) ▲하나로원자로 계통 데이터분석 및 이상탐지시스템 개발(전병일) ▲인공지능 기반 지능형 센싱기술(서호건) ▲하나로원자로 CCTV 영상 데이터 분석기술 개발(김민종) ▲하나로 2차 냉각계통 운전지원시스템 개발 현황(김승근) ▲연구원 시험시설을 활용한 물리기반 디지털트윈 기술개발(이강현) ▲물리 기반의 시뮬레이션 AI와 디지털트윈(최희선) ▲사고대응을 위한 인공지능 기반 가속화 모델 개발(류승형) ▲원자력연구원의 디지털전환 방향(유용균) 등의 주제발표와 토론이 이어졌다.
인공지능을 활용한 데이터 기반 이상탐지 모델에 대한 연구를 수행중인 류승형 선임연구원은 ‘이상탐지 문제’란 무엇이며, 기존 이상탐지 기법에 더해 인공지능 기반 이상탐지 모델 개발이 갖는 의미에 대해 소개했다.
이어 하나로 운전 데이터를 활용한 심층학습 기반 이상탐지 프로토타입(Prototype) 개발을 소개한 전병일 선임기술원은 “트립(trip) 이력이 있었던 운전 데이터에 대해 개발된 프로토타입이 사전 탐지 능력이 있음을 확인했다”면서 “이 시스템은 하나로 제어실에 설치돼 시운영 중으로 하나로 운영 안정성 향상에 기여할 수 있을 것”으로 기대했다.
또 서호건 선임연구원은 ‘인공지능 기반 지능형 센싱 기술’ 개발을 위해 “다양한 데이터 전처리 기법 및 인공지능 모델의 조합에 따른 성능 차이를 효율적으로 검토해볼 수 있는 인공지능 플랫폼의 구축이 요구된다”면서 원자력연구원의 디지털 전환에 발맞춰 인공지능 응용의 효과성을 극대화할 수 있는 핵심 요소임을 보여주는 연구 사례들을 소개했다.
김민종 선임연구원은 “CCTV 영상 데이터 기반 인공지능이 연구되고 있으며, 하나로 원자로 노심 안의 기포탐지와 체렌코프 현상을 활용한 출력예측 인공지능 모델을 통해 하나로 운전 지원에 기여 할 것”으로 기대했다.
하나로 원자로의 냉각팬 운전을 돕기 위한 인공지능 기반 운전지원시스템을 소개한 김승근 선임연구원은 “냉각팬 운전 모드에 따른 미래 상태를 예측하고 적절한 운전 모드를 추천해줌으로써 운전원의 의사결정을 돕고 운영 효율성을 향상시킬 수 있음을 보여주고 있다”고 설명했다.
특히 이번 워크숍에서는 류승형 선임연구원이 리스크평가연구실과 협업으로 진행 중인 사고의 위험성과 안전성을 평가하기 위한 확률론적안전성평가(PSA) 과정에서 다양한 사고 시나리오에 대한 결과를 빠르고 정확하게 판단하기 위한 딥러닝 기반 예측 기술이 소개됐다.
안전성을 종합적으로 평가하는 확률론적안전성평가(PSA, Probablistic Safety Assessment)에서 인적실수에 대한 리스크를 체계적으로 분석ㆍ예측하는 인간신뢰도분석(HRA, Human Reliability Analysis)은 필수요소다. 단순 확률 계산을 넘어 실수할만한 요인을 미리 찾아 시스템을 개선하기 위해서다. 인간신뢰도분석은 원자력뿐만 아니라 의료, 철도, 해양 등 다양한 분야에서 안전성 향상을 위해 활용되고 있다. 원자력연구원은 원전의 확률론적안전성평가 분야에서 다수의 세계선도 기술을 보유중이다.
한편 워크숍 마지막 발표에 나선 유용균 실장은 인공지능 및 디지털트윈을 포함한 원자력산업계의 디지털전환(Digital Transformation, DX)의 성공전략에 대해 제언했다.
유 실장은 “인공지능(AI)은 인간의 인식과 판단을 자동화하는 것뿐만 아니라 기존 수학적인 문제해결 방법을 대체하거나 약점을 보완하기 위한 데이터를 이용한 문제해결 기법을 바라보는 관점이 존재한다”면서 “하지만 아직 안전에 밀접한 영향을 미치는 중요한 판단을 내리는 것은 현재의 데이터 기반 인공지능만으로는 어렵다”고 언급했다.
그는 “중요한 판단을 내리기 위해서는 인간과 같이 미래상황에 대한 예측을 하는 것이 필요한데, 이것을 가능하게 해주는 수단이 디지털트윈(Digital Twin) 기술”이라며 “인공지능은 디지털트윈과 융합하여 중요한 ‘판단’을 내리기 위한 차세대 인공지능 기술로 발전될 수 있다”고 강조했다.
그러면서 유 실장은 “인공지능과 디지털트윈을 원자력산업에 적용하는 것은 소수의 전문가들만의 노력으로 어렵다”면서 “단순히 신기술을 도입하는 것을 넘어 일하는 방식의 변화와 인재양성(Citizen Data Scientist), 그리고 전문경영에 이르기까지 전사적인 디지털 전환(Digital Transformation)이 필요하다”고 제언했다.