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[IT뉴스]지진 직후 '어디부터 점검할까?'…"AI가 원전 139개 지점 위험도 실시간 예측"

온카뱅크관리자

2026-08-26 14:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">보도기사</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="xGH4TFLxFo">
          <p contents-hash="6525233f3d8d39bcb57bee43f2210db2a7f2bed05651c7a2b4d73684f5e250f3" dmcf-pid="yedhQg1yuL" dmcf-ptype="general">단 한 대의 지진계로 원전 내부를 실시간 진단한다<br>KRISS, 신뢰도 높인 원전 지진 대응 AI 공개</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d398299e6cbdc1c91aa0daa30adf2bc2228f5a6c9d16cac19557e3b02a635425" dmcf-pid="WdJlxatW3n" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="지진계 한 대로 원전 내부점검 우선순위를 파악할 수 있는 AI 모델이 개발됐다(AI 생성 이미지)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/26/551724-22lyJQR/20260826144249392conw.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="PJk5asb07a" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/26/551724-22lyJQR/20260826144249392conw.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            지진계 한 대로 원전 내부점검 우선순위를 파악할 수 있는 AI 모델이 개발됐다(AI 생성 이미지)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="f8e1f0a1de3deb4370ecade7afb9ec5506b4d19527c08222540159a0c9bf9103" dmcf-pid="YJiSMNFY0i" dmcf-ptype="general"><br>한국표준과학연구원(KRISS) 연구진이 단 한 대의 지진계 신호만으로 원전 내부 여러 지점의 흔들림을 실시간으로 예측하고, 위험 가능성을 정량화해 점검 우선순위를 매길 수 있는 새로운 딥러닝 기술을 개발했습니다. 특히 이 기술은 구조물의 진동 특성에 맞추어 인공지능(AI) 모델을 유연하게 설계할 수 있어, 앞으로 반도체 공장이나 데이터센터 등 다양한 주요 산업시설에도 폭넓게 적용될 것으로 기대를 모으고 있습니다.</p>
          <p contents-hash="e95a650232a6ae3da21b6354aae3d52c0cbb322d51a5ce225c3c79d3a34fe74b" dmcf-pid="GinvRj3G0J" dmcf-ptype="general">◆ 지진 발생 후 긴 가동 중단, 그 한계와 원인</p>
          <p contents-hash="38d97137198cad6f241377be53da224099a2113662e1c6beaf931266a5eb2384" dmcf-pid="HnLTeA0HFd" dmcf-ptype="general">지난 2016년 규모 5.8의 경주지진 당시 월성원전 1~4호기는 약 80일에 달하는 성능시험과 정밀점검을 거친 후에야 재가동될 수 있었습니다. 지난 7월 일본 구마모토 강진 때 역시 TSMC 구마모토 1공장이 가동을 일시적으로 멈춘 뒤 장비 점검과 조정을 거쳐 단계적으로 정상화되었습니다. </p>
          <p contents-hash="25c93e13cd5222596b66bc63c22409ccf6ff7d962fae0cb514d0bda7a21929dd" dmcf-pid="XLoydcpXpe" dmcf-ptype="general">이처럼 지진 이후 별다른 큰 피해가 발견되지 않더라도 안전성을 확인하는 과정에서 가동 중단이 장기화되면, 이는 곧 상당한 시간적·경제적 부담으로 이어지게 됩니다.</p>
          <p contents-hash="e67d378672f0f7f1657c2adeb16707b9af237889a2aca450b940b9c8b11ccc3a" dmcf-pid="ZPQmfJGhzR" dmcf-ptype="general">하지만 막상 지진이 발생한 직후에는 어디를 먼저 점검해야 할지 판단할 수 있는 데이터가 턱없이 부족하다는 문제가 있습니다. 모든 주요 설비 위치에 일일이 센서를 설치한다면 각 지점의 진동을 빠르게 파악할 수 있겠지만, 원전의 경우 복잡한 케이블 배선, 까다로운 인허가 문제, 방사선 구역 내 유지보수의 한계 등으로 인해 이는 현실적으로 불가능합니다. </p>
          <div contents-hash="52e7bf58ee697d431ffdbf5bacfa1d003d59265322c54ef94b0108971676cdc1" dmcf-pid="5Qxs4iHl3M" dmcf-ptype="general">
           대안으로 전산 해석을 활용해 센서가 없는 위치의 진동을 계산할 수도 있으나, 이 역시 수 시간에서 수일까지 시간이 소요되어 신속하게 대응하는 데는 한계가 있었습니다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="356981cc82694b86675016230bc1eec385c2d18923e6ad71b6d87baa165aafb1" dmcf-pid="1xMO8nXSUx" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이번 연구에 참여한 KRISS와 UNIST 연구진" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/26/551724-22lyJQR/20260826144249562eboy.png" data-org-width="829" dmcf-mid="QGW2l5J63g" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/26/551724-22lyJQR/20260826144249562eboy.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이번 연구에 참여한 KRISS와 UNIST 연구진
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="3a72059e566914650ca20c438d6a37fffa3e9d81fca634f7126748f6f1764889" dmcf-pid="tMRI6LZv7Q" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <br>◆ 가상센싱 기술을 통한 실시간 진동 추론
            <br>
            <br>이러한 문제를 해결하고자 KRISS 연구진은 단 한 대의 지진계에서 측정된 지진파 신호를 AI가 분석해, 센서가 설치되지 않은 원전 내부 139개 지점의 진동응답을 실시간으로 추론하는 가상센싱 기술을 개발했습니다. 이 기술을 이용하면 모든 위치에 센서를 따로 설치하지 않고도 지진의 영향을 가장 크게 받은 장소를 신속하게 좁혀낼 수 있으며, 실제 학습 과정에 쓰이지 않은 실제 지진 기록에서도 매우 우수한 예측 성능을 보여줬습니다.
            <br>
            <br>아울러 연구진은 구조물의 특성 등에 따른 불확실성까지 고스란히 반영하여, 각 위치의 진동응답이 사전에 설정한 위험 기준을 초과할 가능성을 0%에서 100% 사이의 수치로 정량화했습니다. 단순히 ‘안전’과 ‘위험’을 이분법적으로 나누는 데 그치지 않고, 위험 가능성이 높은 구역부터 순서를 매겨줌으로써 전문가들이 보다 빠르고 정확하게 점검 우선순위를 결정할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
            <br>
            <br>◆ 뛰어난 범용성과 효율성 갖춘 신뢰도 높은 AI
            <br>
            <br>이번에 개발된 기술은 AI 설계 측면에서도 효율성과 범용성을 대폭 끌어올렸습니다. 연구진은 구조물의 고유진동수를 기반으로 최적의 AI 구조를 도출해 내는 설계식을 만들어, 여러 가지 모델을 반복적으로 설계하고 비교하면서 겪던 시행착오를 대폭 줄였습니다. 
            <br>
            <br>이렇게 설계된 AI 모델은 파라미터 수 기준이 200배 이상 큰 최신 딥러닝 모델과 견주어도 동등한 수준의 정확도를 자랑하면서도, 계산에 드는 부담을 크게 낮추어 제한된 환경에서도 원활하게 활용할 수 있습니다. 결과적으로 원전뿐만 아니라 반도체 공장, 데이터센터, 플랜트 등 수많은 산업시설로 기술을 확장할 수 있는 탄탄한 기반을 마련할 수 있는 샘입니다.
            <br>
            <br>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 밝혔습니다.
           </div>
          </div>
          <p contents-hash="05f686089556403a9f2cb66401bb68069ed23733006b2b99fe3940f96d7b6d4e" dmcf-pid="FReCPo5TUP" dmcf-ptype="general">(사진=한국표준과학연구원) </p>
          <p contents-hash="4e1b56b1a04bf06f40f4d0ab3779b2b9fca0313f81154ed1a3adf2629d7be06c" dmcf-pid="3edhQg1yu6" dmcf-ptype="general">조형준 취재 기자 | brotherjun@tjb.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © TJB </p>

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