□ 연구개발 목표 및 내용 ◼ 최종 목표 ○ 원전 실시간 계측, 운영, 운전, 안전 및 사고관리 Big Data와 심층학습 인공지능 기술을 이용한 실시간 종합안전 및 사고관리 파일럿 플랫폼 개발 ◼ 전체 내용 - 원전 실시간 감시계통 계측기 신호 진단 및 신호해석과 디지털 신호 동적보상 논리 개발 - MARS-KS를 활용한 열수력계통 안전해석 Big Data 구축 체계 개발 - 원전 운영, 운전, 안전 및 사고관리 파일럿 Big Data 구축 - 가동원전 및 AtomCARE와 연계 및 활용방안 검토 - 원전 Big Data를 이용한 원전 운전, 과도 및 사고진단, 예측과 대응 실시간 종합안전 및 사고관리 심층학습 구축 방법론 개발 - 원전 실시간 종합안전 및 사고관리 파일럿 플랫폼 (iLisa-MP, intelligent Living Safety & Accident - Management Platform) 개발 및 확인검증 ◼ 1단계 ❏ 목표 ○ 원전 실시간 감시계통과 운영, 운전, 안전 및 사고관리 Big Data를 이용한 운전, 과도 및 사고진단, 예측 및 대응 AI 심층 학습 방법론 개발 ❏ 내용 - 실시간 감시계통 신호 진단, 해석 및 동적보상 방법론 개발 - 참조원전 및 파일럿 Big Data 구축 대표 Event 선정 - AtomCARE 운영현황 및 기술 현안 검토 - 참조원전 운영, 운전, 안전 및 사고관리 Big Data 구축방법론 개발 - 참조원전 실시간 감시계통 입력과 운전, 안전 및 사고관리 Big Data를 이용한 실시간 종합안전 및 사고관리 AI 심층학습 방법론 개발 ◼ 2단계 ❏ 목표 ○ 참조원전 파일럿 Database 구축 및 파일럿 Big Data를 이용한 실시간 종합안전 및 사고관리 파일럿 플랫폼 개발 및 확인 검증 ❏ 내용 - 실시간 감시신호 진단, 해석 및 동적보상 모듈 개발 - MARS-KS 해석을 통한 참조원전 파일럿 Database 구축 - 참조원전 운영기술지침 (T/S), 비정상운전절차서 (AOP), 비상 운전절차서 (EOP) 및 사고관리계획서 (AMP)의 실시간 운전, 안전 및 사고관리 AI 심층학습 연계 방법론 개발 - 실시간 종합안전 및 사고관리 AI 심층학습 알고리즘 선정 및 참조원전 파일럿 플랫폼 설계 - 가동원전 및 AtomCARE와 연계 및 규제 활용방안 도출 - 원전 종합안전 및 사고관리 플랫폼의 데이터베이스 구축 및 운영관리 방법론 개발 - 실시간 감시계통 신호 및 파일럿 Big Data를 이용한 참조원전 종합안전 및 사고관리 파일럿 플랫폼 개발 및 확인검증 □ 연구개발성과 ○ 안전기술보고서 (N-STAR) : 6건 - 원전 실시간 종합안전 및 사고관리 플랫폼 개발을 위한 인공지능 심층학습 상태입력층 구축방법론 - 원전 실시간 사고진단 및 예측을 위한 심층학습 이상탐지 방법론 - 원전 종합안전 및 사고관리 플랫폼의 데이터베이스 구축 및 운영관리 방법론 - 원전 실시간 종합안전 및 사고관리 플랫폼의 사고예측 방법론 개발 - 인공지능 기계학습 및 빅데이터를 활용한 원전 종합안전 및 사고관리 플랫폼 개발 방법론 - 원전 실시간 종합안전 및 사고관리 플랫폼의 인공지능 지도학습 사고진단 방법론 ○ 논문 : 국외 SCIE 논문 제출 : 1건 - Machine Learning Accident Diagnosis and Prediction Methodology using MARS-KS Best-estimate Safety Analysis Database of APR1400 Advanced Power Reactor (NED 논문 제출완료 : 제출번호 NED-D-24-00009) ○ 학술대회 발표 : 국내 2건, 국외 1건 - Anomaly Detection Methodology based MARS-KS Simulation Database(KNS) - Operational Anomaly Detection Methodology using MARS-KS Nuclear Safety Transient Simulation Database (KNS) - Machine Learning Anomaly Data Detection and Accident Diagnosis Methodology using MARS-KS Design Basis Event Analysis Database of APR1400 Nuclear Power Plant (NURETH) ○ 지식재산권 : 국내 출원 1건 - 인공지능 기계학습 기술과 빅데이터를 이용한 운전원을 지원하기 위한 가동원전의 종합안전 및 사고관리 자동운전 플랫폼과 중소모듈형 및 초소형 원자로의 안전한 자율운전 플랫폼 ○ 저작권 (소프트웨어) : 등록 2건 - Nuclear Power Plant intelligent Living safety and accident Data Bank (원전 실시간 종합안전 및 사고관리 데이터뱅크) - iLisa_GUI (아이리사 지유아이) ○ 전문 연구 인력양성 : 학사 1명 ○ 산업 기술 인력 양성 : 5명 - KSA (한국표준협회) 인공지능 고급과정 수료 5명 ○ 홍보실적 : 4건 - ANS Winter 학술대회 - Winter NuSTEP meeting 기술 발표 - NTHAS 학술발표 - Summer NuSTEP meeting 기술 발표 ○ 고용 효과 : 3명 - 책임급 : 1명 (2021년도 채용) - 석사급 : 1명 (2022년도 채용) - 학사급 : 1명 (2021년도 채용) □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 - 개발한 파일럿 플랫폼을 기반으로 향후 국내 가동원전의 운전, 과도 및 사고 감시, 진단, 예측 및 대응을 위한 운전원 지원 자동운전 실시간 종합안전 및 사고관리 플랫폼 (iLisa-MP, intelligent Living Safety & Accident – Management Platform)을 개발하여 가동원전의 안전성 및 운전 효율성 향상에 기여 - 국가정책으로 추진하고 있는 ‘한국형 혁신 소형모듈원자로 (i-SMR)’ 및 국내 산학연에서 개발하고 있는 다양한 목적의 중소모듈형 및 초소형 신형원자로의 인공지능 기술 및 자율운전 기술개발 선도와 인공지능 기술 적용 인허가를 위한 규제 기준 및 규제 독립검증 방법론 미래형 원자로 규제수요 대비 규제기반기술 확보 - 국내외에서 해양, 우주 및 국지 등 다양한 목적으로 개발 중인 중소모듈형 및 초소형 신형원자로의 안전성 강화 및 경제성 제고를 위한 인공지능 자율운전 초격차 기슬개발로 미래형 신형원자로 자율운전 규제기술 개발 및 원자력 인공지능 기술 선도 - 원전의 실시간 종합안전 및 사고관리 플랫폼 구축을 통하여 원전의 운전, 과도안전 및 사고의 실시간 감시와 사고 대응 및 완화를 통한 가동원전 안전성 강화로 원자력에너지 및 원자력 산업계에 대한 국민의 신뢰성 제고 - 미래 중소모듈형 및 초소형 원자로 인공지능 자율운전 초격차 기술개발을 통한 미래 중소모듈형 및 초소형 원자로 자율운전 시장 선점과 원자력 기술수출 경쟁력 제고 (출처 : 요약문 2p)
- 연구책임자 : 심석구
- 주관연구기관 : 이엔이티
- 발행년도 : 20240400
- Keyword : 1. 실시간 감시계통;빅데이터;인공지능 기계학습 기술;원자로 안전 및 사고관리 자동운전 플랫폼;원자로 자율운전 운영관리 플랫폼; 2. Real-Time Monitoring System;Big Data;AI Machine Learning Technology;Reactor Safety and Accident Management- Autonomous Platform;Self-driving Reactor - Operational Platform;