[창간9주년 특별기획]테슬라 부럽지않아…인공지능 기반 ‘원전 기동정지 운전 자동화기술’
| 원천 엔지니어링 기술을 보유하는 것은 쉬운 일이 아니다. “에디슨과 아이슈타인이 다 발명하고 개발해 버려서 이제 더 이상 발명할 것이 없다”는 푸념처럼 세상을 바꿀 번득이는 아이디어는 쉽게 나오는 것이 아니다. 최근 원자력분야를 비롯한 전력산업계는 ‘탈(脫)원전 정책’과 소비자 중심의 ‘스마트 에너지 패러다임의 전환기’에 안정적인 전력공급과 효율적인 발전소 운영을 위한 4차 산업혁명과 연계된 연구개발이 잇따르고 있다. 그러나 본질은 1차 재료 및 기계공학, 2차 전자공학, 3차 전자공학의 탄탄한 원천 엔지니어링 기반위에서 원하는 기술을 확보할 수 있다는 것이다. 원천 엔지니어링 기술을 확보한다는 것은 “언제나 자유롭게 변형이 가능하고 변화에도 더욱 더 유연해 질 수 있다”는 것을 의미하며, 이는 변화를 통해 이익을 창출할 수 있다는 뜻이도 하다. 여기 원자력산업계를 향한 달라진 소비자, 달라진 문명에 따라 새로운 생존의 길을 개척하고 있는 이들이 있다. 바로 한국원자력연구원 원자력ICT연구부가 그들이다. |
“과연 인공지능이 40여년 축적된 원자력발전의 운영 데이터를 학습하면 자율주행차 테슬라처럼 원자력발전소도 운전원의 개입을 최소화하는 자율운영이 가능할까?”
자율주행 자동차는 운전자가 차량을 운전하지 않아도 스스로 움직이는 자동차를 말한다. 자율주행 자동차를 향한 사람들의 꿈은 SF 영화에서도 자주 볼 수 있는데, 1980년대에 방영된 미국드라마 ‘전격Z작전’에서는 주인공이 명령을 내리면 명령 대로 행동하거나 알아서 필요한 움직임을 보이는 자동차 '키트(KITT)'가 등장한다. 또 2002년에 개봉한 영화 ‘마이너리티 리포트’에는 주인공이 누명을 쓰고 추격자들을 피해 도망치는 장면에서 자동차가 주인공 대신 스스로 운전하는 모습도 인상적으로 떠오른다.
이처럼 4차 산업혁명의 융복합 첨단기술이 발전하면서 ‘자율주행 자동차’를 향한 꿈은 현실이 되고 있는 가운데, 원자력발전 자율운영을 향한 자동화기술 개발이 시작됐다.
참으로 발칙한 상상력이 아닐 수 없다. ‘인공지능 기반 원전 기동정지 운전 자동화기술 개발 과제’는 인공지능 모델을 개발하고, 이를 이용해 원전 운전 빅데이터를 학습하며 원전의 기동 및 정지운전을 자동화하는 등 결국에는 테슬라(Tesla)와 같은 자율운전 원자력발전를 꿈꾸는 과제이다.
원자력발전의 정상운전 중 현재 20% 이상은 자동으로 운전되고 있지만 기동 및 정지운전은 수동으로 운전되고 있다. 원전의 기동 및 정지운전은 원자로 냉각재펌프, 잔열제거펌프, 냉각재 충전펌프 등 대형 펌프의 기동과 정지가 반복돼 발전소의 과도상태가 종종 발생할 수 있어 운전원이 집중해서 상황을 판단해야 한다. 이러한 발전소의 과도상태에서 발전소의 상황을 잘못 판단하면, 이내 인적실수가 발생하는 것이다.
이번 과제는 원자력연구원이 갖고 있는 원전 운전 모의장치(CNS, Compact Nuclear Simulator)에서 기동정지 운전을 수행하고, 운전 빅데이터를 추출해 운전 데이타의 특성에 따라 기계학습(Machine Learning)과 강화학습(Reinforcement Learning)을 수행한다. 또 이러한 학습을 통해 운전원의 운전 특성에 따른 원자력발전소의 기동 및 정지 운전을 최적화한다.
최적화된 기동정지 운전 상태를 벗어나는 발전소 상태를 자동으로 제어하고 조절함으로서 운전원의 개입을 취소화하여 운전원의 운전 오류를 방지하고 원전 운전의 안전성 및 이용률을 개선한다. 개발된 기동정지 자동화 시스템은 APR1400 원전에 적용을 목표로 개발되고 있으며, 2020년부터 한수원 중앙연구원의 APR1400 시뮬레이터에 연결해 성능 및 적합성을 검증할 예정이다.
과제책임자 김정택 책임연구원(원자력공학과 전자공학)은 원자력발전소에 비정상상태 발생할 때 상태를 감시하며 원인을 진단하고, 대응방안을 제시하는 원자력발전소 비정상상태 감시진단운전지원시스템 개발 업무를 담당해왔다. 이번 과제에서는 기동정지절차서 분석을 통해 원전 기동정지 운전 자동화 단계를 결정하고, 운전 빅데이터 축출 및 인공지능 이용한 자동화 알고리즘 개발을 담당하고 있다. 개인전으로 운전 data를 통한 강화학습과 자율운전 발전소를 구현하는데 관심이 있다.
권기춘 책임연구원(전산학과 인공지능 전공)은 20년 전에 규칙기반 전문가시스템을 이용한 원전 자동기동시스템과 인공지능 기술을 이용한 사고진단시스템을 개발했으며, 20년 이상의 기술 격차를 실감하고 현재 과제에서는 CNS를 시험검증설비로 사용하도록 인터페이스와 시뮬레이터 배치프로그램(Batch processing) 업무를 수행하고 있다.
김창회 책임연구원(전자공학‧원자력ICT연구부장)은 원전 기동정지 자동화 기술개발의 시발점이기도 하다. 1992년 6월 원자력연구개발 중‧장기계획(1992년~2001년)에 따라 1994년~1997년(3년) 동안 경수로 원전 기동운전자동화 기술을 개발했다. 그 당시 유행했던 룰-기반 전문가시스템 기술을 활용해 저온정지 상태에서 부터 원자로출력 5%까지의 운전(고온정지, 고온대기, 기동모드)을 반자율로 개발했다. 컴퓨터기술의 발달로 빅데이터 처리 및 딥러닝 기술이 놀라운 속도로 발전하고 있기 때문에 이들 기술과 과거의 수행경험을 잘 조합한다면 본 사업이 성공적으로 수행될 것으로 기대한다.
성승환 책임연구원(원자력공학)은 “신경회로망을 이용한 노심해석모델 개발”이란 주제로 학위를 취득했으며, 신경회로망을 이용한 진단 연구와 원자력 계측제어계통 설계 업무를 진행해 왔다. 현재는 빅데이터와 머신러닝을 활용한 원자로 자율운전 연구에 관심이 많다.
구서룡 선임연구원(원자력공학)은 원전 기동 및 정지 운전 자동화를 위한 절차 분석 및 인공지능 Agent 알고리즘 개발을 담당하고 있다. 계측제어시스템 소프트웨어 확인 및 검증 분야를 전공하면서 계측제어시스템 국산화 과제의 참여해 신한울 1‧2호기 프로젝트의 계약부터 최종 납품까지 계측제어시스템의 설계와 검증 및 시험을 성공적으로 수행했다. 연구원으로 이직했던 2016년부터는 SMART 상세설계(PPE) 사업에서 SMART MMIS 설계 업무를 담당하고 있다. 2017년에는 빅데이터 및 딥러닝 인공지능 기술 분야의 연구를 시작하여 원전 자율운전 기술개발에 관심을 갖고 있으며 ‘인공지능 기동 및 정지 운전지원 기술개발’ 과제 기획부터 함께 참여하고 있다.
허섭 책임연구원(물리학과 전자공학)은 원전 계측제어계통 전문가로서 OPR-1000, APR1400, SMART, SFR 등 원전 계측제어계통 개발에 이바지했다. 계측제어시스템(KNICS) 프로젝트를 통해 국내 원전 미자립 기술 중 하나였던 원자로보호계통을 국산화한 주역이다. 후쿠시마 원전 사고 이후에는 컴퓨터 및 인공지능 기술기반 중대사고 조기 대응시스템과 실시간 계측기 건전성 진단기술을 개발을 이끌었으며, 현재는 중대사고 시 노심 및 원자로 손상을 실시간으로 감시하는 중대사고 계측기 개발과제 책임자이다. 이번 과제에서는 자동화 대상 분석 및 자동화 알고리즘 평가업무를 수행하고 있다.
이현철 책임연구원은 작업자의 특성과 능력을 고려한 설계를 강조하는 인간공학 전공자이다. 연구원에 들어와서 원자력공학으로 박사학위를 취득한 특이한 경력의 소유자이기도 하다. 인간 작업자의 안전 및 작업만족을 기반으로 인간가치의 실현을 꿈꾸기에 방사능 누츨사고 없는 원자력 시설을 위한 체계적 접근을 강조한다. 현재 중대사고 상황에서 인간 작업자의 안전과 작업효율을 보장하기 위한 실시간 조치지원기술을 개발하고 있으며, 원자력 시설의 디지털 트랜스폼과 더불어 원전 자율운전의 수준별 무충격 제어권 전환문제에 관심을 가지고 있다.
차경호 책임연구원(컴퓨터과학) ‘인공지능 자동정지기동운전 자동화’ 기술개발을 위한 환경구축 업무를 담당하고 있으며, 실시간 강화학습(Reinforcement Learning)에 관심이 있다. 자율 이동형 로봇(AMR)의 소프트웨어 개발, 교육훈련용 시뮬레이터의 GUI 개발, 계측제어시스템(KNICS) 소프트웨어 검증 업무를 수행하였다.
박재창 위촉연구원(전기공학)은 원자력발전소 원자로조종감독자 면허(RO, Reactor Operation License)를 가지고 있다. 한국수력원자력에서 연구원으로 이직하기 전까지 고리원전 3‧4호기 시운전부터 상업운전을 수십 년을 수행했다. 현재 기동정지운전절차서 분석을 통해 자동화 단계를 설정하는 업무를 담당하고 있다.
김현민 박사후연수생(원자력공학)은 PHM(Prognostics and Health Management)를 이용한 원전 안전성 분석으로 학위를 취득했으며, 학위기간 중에는 기계학습을 이용한 원전 및 기기 고장 진단 연구를 수행했다. 이번 과제에서는 원전 기동 및 정지 운전 자동화를 위한 빅데이터 환경 구축 및 인공지능 Agent 알고리즘 개발을 담당하고 있다. 추가적으로 딥러닝(Deep learning)을 이용한 기기 진단과 센서 계측 보상에 대한 연구를 수행 중이다. 최근에는 딥러닝과 베이시안(Bayesian)을 이용한 조건기반 고장예지 방법 개발에 관심이 있다.
최건필 석사후연수생(원자력공학)은 석사과정 동안 인공지능을 기반으로 원전사고 예측을 했다. 현재는 원전 기동 및 정지 운전지원 기술개발을 위한 빅데이터 환경구축 및 데이터 분석을 하고 있다. 빅데이터와 인공지능이 요즘 많은 화두로써 관련된 연구들이 많아지고 있으므로 더 관심을 가지고 연구하고 싶다.