원전 설비고장 자동예측진단 1단계 기술개발 완료

한국수력원자력(사장 정재훈)은 원전 설비고장을 사전에 진단하고 평가할 수 있는 ‘자동예측진단’ 1단계 기술개발을 완료하고 원전 핵심설비 300대에 시범 적용했다.

26일 한수원에 따르면 자동 예측진단 기술은 모든 원전의 핵심설비를 온라인으로 연계해 유사한 성격의 설비 데이터를 실시간 비교함으로써 결함을 조기에 진단할 수 있는 기술이다. 머신러닝(Machine Learning. 기계학습) 등 4차 산업기술을 활용해 전 원전 핵심설비에 대한 24시간 진단이 가능하다.

한수원은 앞서 지난 1월 세계 원전 사업자 중 최초로 원전 핵심설비 고장을 사전에 예측하기 위한 빅데이터 플랫폼을 구축한 바 있다. 특히 이번에 개발한 결함예측 머신러닝 알고리즘은 개발이 진행된 9개월간 65건의 설비결함을 사전에 감지해 성능을 입증했다.

한수원은 내년 1월부터 3년 동안 자동예측진단 대상 설비를 전 원전 핵심설비 1만5000대로 확대 적용하고 무선센서와 전력설비 고장을 예측하기 위한 딥러닝 기술을 추가로 적용하는 ‘자동예측진단 2단계 기술개발 사업’에 총 235억원을 투입할 계획이다.

정재훈 한수원 사장은 “원전 핵심설비에 4차 산업기술을 적용해 원전 안전성을 더욱 강화하는 계기가 될 것”이라며 “특히 원전 건설과 운영에 대한 수출 뿐 아니라 소프트웨어 측면에서도 해외 수출이 가능할 것으로 보인다”고 말했다.