▲ DED 기반 초소형 원자로 부품의 광섬유 센서 내장 및 모니터링 개요도 / a. DED 제조 공정 중 금속 부품 내에 광섬유 센서를 내장하는 과정 모식도. b. 내장된 센서를 기반으로 한 AI 분석 및 실시간 모니터링 시스템 구현 과정. c. 디지털 트윈을 활용해 원자로 부품의 실시간 모니터링 결과를 시각적으로 보여주는 AR 환경 모식도(그림 및 설명=UNIST)  © 특허뉴스

인공지능 시대에 발맞춰 전력 수요가 폭증함에 따라 글로벌 기업들이 소형원전 개발에 박차를 가하고 있다. 이에 소형원전 내부의 위험 징후를 2초 안에 감지할 수 있는 인공지능(AI) 기반 원격 감시 기술이 개발되며, 소형원전의 안전성과 상용화 가능성을 한층 더 높이고 있다.

UNIST(총장 박종래) 기계공학과 정임두, 김남훈 교수와 경상국립대학교 김형모 교수 공동 연구팀은 소형원전을 원격으로 감시할 수 있는 스마트 부품 시스템을 개발했다고 밝혔다. 이번 시스템은 광섬유 센서가 내장된 스마트 부품을 통해 수집된 데이터를 AI가 실시간으로 분석해, 위험 징후를 즉각 경고하는 기술이다. 이 시스템은 특히 사람이 감지하기 어려운 원자로 내부의 미세한 열변형을 빠르게 탐지할 수 있어, 관리 비용을 절감하면서도 안전성을 크게 높일 것으로 기대된다.

연구의 핵심 기술은 3D 프린팅을 통해 제작된 스마트 금속 부품과 광섬유 센서의 다중 변수를 AI가 신속하게 처리하는 것이다. 연구팀은 DED(Directed Energy Deposition) 프린팅 방식을 사용해 부품을 정밀하게 제작하고, 광섬유 센서를 금속 부품 내부에 유연하게 삽입하여 가혹한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있게 했다. AI는 이 광섬유 센서들이 수집한 데이터를 실시간으로 분석해, 위험 징후를 증강현실(AR) 기반 디지털 트윈 환경에서 원격으로 확인할 수 있게 했다.

초소형 원자로는 대형 원자로에 비해 전력이 필요한 시설 가까이에 설치할 수 있는 장점이 있지만, 안정적인 운영이 매우 중요하다. 이번 기술은 인공지능이 상시 원자로 상태를 정밀 모니터링하여 원전의 안전성과 운영 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

정임두 교수는 "AI 융합 기술을 통해 점검이 어려운 소형 원자로의 내부 상태를 실시간으로 파악할 수 있게 되었으며, 이는 차세대 소형 원전의 안정적 운영에 중요한 역할을 할 것"이라며 "이 기술은 원자력 외에도 자율 제조 시스템, 항공 우주, 첨단 국방 등 다양한 산업 분야에도 적용 가능하다"고 밝혔다.

이번 연구 결과는 첨단 제조 분야의 권위 있는 학술지인 ‘버츄얼 앤 피지컬 프로토타이핑(Virtual and Physical Prototyping)’에 10월 10일자로 게재되었다.

논문명은 Direct Energy Deposition for Smart Micro Reactor 이다.