스핀모바게임랜드 ㈐ 프라그마틱 순위 ㈐┙ 84.rbh443.top ㎜국내 연구진이 지진 발생 시 원자력 발전소 건물 내부의 피해 상태를 단 한 개의 센서로 빠르게 예측하는 기술을 개발했다. 사진은 2011년 후쿠시마 원전사고로 이어진 동일본 대지진의 참혹한 피해 현장./그린피스





국내 연구진이 지진 발생 시 원자력 발전소 건물 내부의 피해 상태를 단 한 개의 센서로 빠르게 예측하는 기술을 개발했다.
울산과학기술원(UNIST)은 이영주 지구환경도시건설공학과 교수 연구진이 이재범 한국표준과학연구원 물리측정본부 비파괴측정그룹 박사 연구진과 함께 원전 보조 건물 내 139개 세부 지점의 진동 현황을 추정하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 30일릴게임종류
밝혔다.
보조 건물에는 배전반, 비상발전기 등 중요한 전기 설비가 모여 있는데, 이들은 지진에 특히 취약하다. 실제로 2016년 경주 지진 때는 건물 자체는 멀쩡했지만 전기 설비 점검 때문에 원전 가동이 중단됐다.
새로 개발된 AI 모델은 단일 센서로 측정한 지진 데이터를 바탕으로 건물 전체의 진동 상태를 0.07초 만종목토론
에 계산한다. 이 ‘가속도 응답’ 정보는 설비가 얼마나 빠르고 강하게 흔들렸는지를 나타내며, 이를 통해 피해 가능성이 큰 구역을 빠르게 골라내 점검할 수 있다. 기존처럼 각 지점에 센서를 설치할 필요가 없어 유지·보수 비용도 크게 줄일 수 있다.



기존의 물리적 센서 기반 모릴게임오션
니터링 기술(왼쪽)과 인공 지능 기반 가상 센서를 이용한 기술(오른쪽) 연구그림./UNIST


연구진은 AI 모델을 여섯 단계 블록으로 설계해 느린 흔들림부터 빠른 떨림까지 다양한 진동 패턴을 학습하도록 했다. 성능 시험 결과, 잡음이 없는 환경에서는 예측 오차가 0.44~0.59%에 불과했고, 인위영풍제지 주식
적으로 잡음을 추가한 경우에도 오차가 4% 안팎에 머물렀다. 실제 지진 기록을 적용한 실험에서도 한국과 미국 원전 설계 기준을 충족하는 신뢰성 있는 결과를 얻었다.
연구진은 “이번 기술로 원전 점검에 따른 가동 중단 시간과 센서 유지 부담을 크게 줄일 수 있다”며 “특히 방사선 통제구역에서는 센서 설치·유지가 어렵고 비용이 많이 드는데, 주식홈페이지
이를 근본적으로 해결할 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 토목공학 분야 국제학술지 ‘컴퓨터 지원 토목 및 인프라 공학(Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering)’ 최신호에 실렸다. 제1저자인 이진구 연구원은 이 성과로 제28회 원자로 구조역학 국제학회(SMiRT) 젊은 연구자상 부문에 입선했다. SMiRT은 원자로 구조·내진 분야의 세계적 권위 학회로, 올해 8월 캐나다 토론토에서 열렸다.



지진 피해 예측 AI 모델을 개발한 이영주(왼쪽부터) UNIST 교수, 이재범 한국표준과학연구원 박사, 이진구 UNIST 연구원(제1저자), 이승준 한국표준과학연구원 박사./UNIST


참고 자료
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering(2025), DOI: https://doi.org/10.1111/mice.70051
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