원자력 리포트
원자력 산업 분야 인공지능 기술 활용을 위한 제언
㈜미래와도전 박동규
들어가는 말
4차산업혁명 시대가 도래하며, 재조명되고 있는 인공지능은 더 이상 공상과학 소설이나 영화 속에서만 실현되는 미래세대의 기술이 아니며, 다양한 산업영역과 우리의 삶 속에서 이미 실재하고 있음.
원자력 산업은 안전에 대한 사회적 우려, 인허가 제도 등 고유 특성으로 인해 확인 및 검증이 까다로운 인공지능 기술 적용에 대한 제약이 분명히 존재함.
그러나 시대적 흐름에 따른 인공지능 기술의 유입을 원천적으로 배제할 수는 없기에, 고유 특성을 고려하여, 단계적으로 구체적인 인공지능 적용 가능 분야를 도출하고 정책적으로 적용을 추진해야 하는 시기임.
(4차산업혁명의 핵심 기술로서의 인공지능) 기계가 인간의 육체적 능력을 대신해왔던 그간의 산업혁명과는 그 궤(軌)를 전혀 달리하는 4차산업혁명은 기계가 인간의 인지(認知)능력에 접근하여 대신하고 있으며, 이를 위한 핵심기술에는 인공지능(人工知能)이 자리를 잡고 있음.
(인공지능의 사전적 의미) 인공지능은 인간의 지적(知的) 활동이라고 할 수 있는 학습(學習), 추리(推理), 적응(適應), 논증(論證) 따위의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템으로, 전문가 시스템, 자연·언어의 이해, 음성 번역, 로봇 공학, 인공 시각 등을 통해 문제 해결, 학습과 지식 획득, 인지 과학 따위에 응용함.
(대중 속으로 들어온 인공지능) 2001:스페이스 오디세이, 터미네이터, 매트릭스, 아이로봇 등 공상과학 소설과 영화 속에서 추상적(抽象的)이고 관념적(觀念的)으로 존재하던 인공지능은, 딥블루(Deep Blue), 알파고(AlphaGo), 챗지피티(ChatGPT) 등으로 대중에게 각인(刻印)되어 삶 속에서 실재화(實在化)됨[그림1].
-딥블루 : 1996년 아이비엠(IBM)社에서 개발한 체스 특화 인공지능으로, 공식 경기에서 체스 챔피언(당시 세계 챔피언은 가리 카스파로프)을 이긴 최초의 인공지능.
-알파고 : 2016년 구글 딥마인드(Google DeepMind)社에서 개발한 바둑 특화 인공지능으로, 당시 최고 바둑 기사 중 한 명 이었던 이세돌 9단을 다전제에서 이김.
-챗지피티 : 2022년 오픈에이아이(OpenAI)社에서 공개한 대화형 인공지능 챗봇으로 빅데이터 분석 방식에 기반하여 사람들이 원하는 정보나 질문들을 이해하여 쉽고 빠르게 답해주며, 프로그래밍 등 복잡한 연산에 대해서도 해법을 제시해줌.
[그림1] 삶의 영역에서 각인된 인공지능 사례
(일상 속에서의 인공지능) 특정 산업 분야에서 제한적으로 적용되어 오던 인공지능은 빅데이터 처리 기술, 모바일 기술, 클라우드 기술 등 타 4차산업혁명 요소기술의 비약적 발전과 맞물려 우리의 삶 속에 이미 다양한 형태로 자리 잡고 있음.
-자동차 자율운전, 배송로봇, 인공지능 스피커, 지능형 챗봇 등
(원자력 산업 속 인공지능 적용의 주요 걸림돌) 원자력 산업은 고유한 인허가 제도, 안전에 대한 사회 영향력(관심), 국가 산업으로서의 정보 독점 및 기밀성 등으로 인하여, 인공지능 등의 신기술이 적용되는데 제약이 분명히 존재함.
(우리는 어떻게 대처해야 할까?) 4차산업혁명은 산업간의 장벽을 무너뜨리고 있으며, 4차산업혁명의 핵심인 인공지능 기술은 하루가 다르게 비약적인 발전을 하고 있음.
인공지능 정책 및 원자력 적용 정책 동향
세계적으로 인공지능 기술을 신산업 성장 동력의 핵심기술로 선정하고 연구개발 투자 확대가 진행되고 있으며, 인공지능 기술 활용의 신뢰성과 안전성 확보를 위한 제도를 수립 중에 있음.
원자력 내 인공지능 연구는 현재까지는 범국가적이며 체계적으로 수행되기 보다는 설계, 운영, 유지보수, 해체, 규제 등 각 분야에서 개별 연구자 중심의 기초연구 수준으로 주로 수행되고 있음.
원자력 관련 주요 기구 및 부처(DOE, NRC, OECD-NEA 등)에서는 인공지능 기술의 원자력 산업 내 도입을 염두에 둔 정책을 수립 중에 있음.
(국내 인공지능 정책동향) 인공지능 윤리, 신뢰성 강화, 고위험 인공지능에 대한 규제 필요성 등에 대한 논의가 이어지고 있으며 관련 법률이 발의되고 있음.
(주요국 인공지능 정책동향) 세계적으로 인공지능 기술을 신산업 성장 동력 및 사회경제의 지속 성장을 위한 핵심기술로 선정하여, 인공지능 리더십 선점을 위한 글로벌 정책 환경 변화와 연구개발(R&D) 투자 확대가 진행되고 있음. 또한, 인공지능 기술에 대한 통제력 상실과 고위험 인공지능 시스템 활용 우려 확대에 따라 주요 국제기구는 인공지능 기술 활용의 신뢰성과 안전성 확보를 위한 제도를 마련 중에 있음.
-(미국) 국가안보와 기술패권 확보를 위한 인공지능 기술의 연구개발 거버넌스(Governance) 체계 정립 및 위험관리를 위한 인공지능 활용 원칙 제시.
-(중국) 경제 및 안보 측면에서 전략기술로 인식하고, 인공지능 굴기 전략을 표명.
-(EU) ‘유럽을 위한 인공지능’ 실현을 목표로 기술적 탁월성·신뢰성 확보에 중점.
(원자력 산업 속 인공지능 연구동향) 원전 수명전주기의 각 세부 분야에 대하여, 전통적인 기술에서는 불가능했던, 방대한 양의 복잡한 데이터를 활용한 인공지능 기술 적용 시도가 주로 개별 연구자 중심의 기초연구 수준으로 수행되고 있음.
(원자력 인공지능 정책동향) 원자력 인공지능 기술 도입을 위한 정책 및 규제 기반 수립 중.
원자력 인공지능 연구 분야 도출 사례 및 제언
원자력 산업 속 구체적인 인공지능 적용 아이템 도출 과정과 사례에 대하여 소개하고, 연구 수행을 통해 얻은 교훈에 대하여 제언하고자 함.
(도출단계 1 : 무작위 도출) 인공지능 구현난도와 구현방법의 확보와 상관없이, 연구자가 관심있는 아이템을 무작위로 도출함[표1].
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설계분야 |
운영분야 |
유지보수분야 |
해체분야 |
규제분야 |
| 전문가 시스템 |
노심 최적 설계 |
사용후핵연료
핵종분포 예측 |
사고 진단 |
최적 해체 공정 |
규제 공개자료
수집/분석 |
| 자연어 처리 |
설계요건 관리,
설계문서 관리 |
운영절차서 관리 |
유지보수
절차서 관리 |
해체서류 관리 |
인허가 문서
관리 |
| 음성 인식 |
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운영절차서
음성 검색 |
- |
- |
- |
| 지능 로봇 |
- |
- |
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고방사선 구역
제염 및 철거 |
- |
| 컴퓨터 비전 |
도면 자동분석 |
실시간 모니터링 |
배관 감육 상태
진단 |
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- |
[표1] 원자력 수명주기별 인공지능 기술 적용 가능 아이템 무작위 도출 예시
(도출단계 2 : 역량 분석 및 기능 결정) 인공지능으로 연구자가 구현하고자 하는, 또한 구현할 수 있는 ‘기능’을 구체적으로 결정함.
-기능 1. 방대한 정보 속 사용자가 원하는 정보를 신속하게 취득할 수 있는 기능을 갖춘 인공지능
-기능 2. 여러 개의 솔루션 중 최적 솔루션을 도출할 수 있는 기능을 갖춘 인공지능
(도출단계 3 : 구체적 주제 선정) 역량 분석 및 기능 결정 결과를 반영하여 무작위 도출 아이템에 대한 스크리닝을 수행하고 연구 아이템 후보별 구체적 구현 목표(목적)를 설정함[표2].
-(후보1) 노심 최적 설계 (기능 2) : 경제성과 안전성이 극대화된 노심 장전모형 결정
-(후보2) 설계 문서 관리 (기능 1) : 자연어처리를 통하여 사용자가 원하는 정보를 제공
-(후보3) 사용후핵연료 핵종분포 예측 (기능 2) : 측정 감마, 중성자 선량으로부터 선원항 정보 예측
-(후보4) 최적 해체 공정 (기능 2) : 작업자 선량 및 비용이 최소화되는 해체공정 도출[그림2]
-(후보5) 규제 공개자료 수집 및 분석 (기능 1, 2) : 자료를 자동수집하고 종류별로 분류
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설계분야 |
운영분야 |
유지보수분야 |
해체분야 |
규제분야 |
| 전문가 시스템 |
노심 최적 설계
(후보1) |
사용후핵연료
핵종분포 예측
(후보3) |
사고 진단 |
최적 해체 공정
(후보4) |
규제 공개자료
수집/분석
(후보5) |
| 자연어 처리 |
설계요건 관리,
설계문서 관리
(후보2) |
운영절차서 관리 |
유지보수
절차서 관리 |
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인허가 문서
관리 |
[표2] 원자력 인공지능 기술 적용 가능 연구 아이템 후보 도출 예시
[그림2] 원전 해체를 위한 공정 및 비용 최적화 연구 아이템 선정 및 수행 전략 시각화 예시
(도출단계 4 : 후보별 적용 방법 도출) 연구 아이템 후보별 기능 구현 및 목표(목적) 달성을 위하여 적용 가능한 인공지능 방법 및 기술을 도출함.
-(후보1) 노심 최적 설계 : SA, CNN, PINN 등
-(후보2) 설계 문서 관리 : GNN, BERT, GloVe, FastText, Word2Vec 등
-(후보3) 사용후핵연료 핵종분포 예측 : 학습데이터 확보에 어려움이 있어 도출단계 4에서 후보 제외[그림3]
-(후보4) 최적 해체 공정 : 적합한 인공지능 방법을 도출 못하여 도출단계 4에서 후보 제외
-(후보5) 규제 공개자료 수집 및 분석 : SVM, XGBoost 등[그림4]
[그림3] 사용후핵연료 핵종분포 예측(리버스 엔지니어링)을 위한 인공지능 방법론 연계 예시
[그림4] 공개자료 수집 및 분석을 위한 인공지능 기반 크롤링, 마이닝, 분류 적용 방법 도출 과정 예시
(후보별 구현 내용 및 결과) 적용 결과 분석을 통해 개선점을 도출하고 효용성을 최종판단함.
-(연구 아이템 후보 1) 노심 최적 설계
노심 2차원 모의를 위한 2D-CNN, 노심 3차원 모의를 위한 3D-CNN 방법을 활용해 임의의 노심 장전 모형의 노심특성인자(주기길이, 붕산농도, 첨두출력인자 등)를 인공지능을 통해 예측함.
노심설계코드를 활용하여 CNN 학습데이터를 수천 ~ 수만 세트 생성함.
임의의 노심 장전모형에 대해 설계코드 대비 주요 노심특성인자의 평균 오차가 1% 이내 (2D 모델 기준)임을 확인하여 인공지능 알고리즘의 효용성을 확인함[그림5].
실제 후보 노심 장전모형으로 선정될 가능성이 높은 장전모형에 대해서는 더 높은 예측정확도(해당 범위의 학습데이터가 다수 존재)를 가짐을 확인.
해석 문제에 대하여 명확한 지배방정식이 존재하므로, 적용 인공지능 기법을 CNN에서 PINN으로 변경 적용하는 개선사항을 도출하고 인공지능 모델을 개선함.
[그림5] 노심 최적 설계 과정에서의 인공지능을 통한 노심특성인자 예측 예시
-(연구 아이템 후보 2) 설계 문서 관리
원전 설계 분야에서 사용되는 단어에 대한 임베딩을 수행하기 위하여, 국내외 규제기관에서 제공하는 공개된 설계 관련 보고서(FSAR 등)를 확보하고, BERT, FastText, GloVe, Word2Vec 등의 언어모델을 통해 자연어처리를 수행함[그림6].
임베딩 결과를 바탕으로, 단어 간 연관관계를 자동분석하여 시소러스(thesaurus)를 구축하였으며, 자연어 질의에 대하여 가장 유사한 문구, 문장, 문단, 문서를 제공하는 지능형 검색시스템을 구축함[그림7].
토픽 모델링(Topic Modeling) 적용을 통한 문서 간 유사도 분석을 수행하고, 문서 분류를 수행함.
요약문 작성 인공지능 모델을 구현하여, 개별 문서에 대한 요약문 자동 작성을 수행함.
GNN을 통한 설계문서간 연관성 및 형상관리를 수행함.
구축한 고유의 원자력 BERT 언어모델을 바탕으로 설계문서 뿐만 아니라 설계요건 관리를 위한 방안을 도출하고 확장 적용함.
[그림6] 원전 설계 문서를 기반으로 한 자연어처리 결과 시각화 예시
[그림7] 자연어처리 기반의 지능형 원전 설계 문서 정보 검색 및 분석 시스템 개발 예시
-(연구 아이템 후보 5) 규제 공개자료 수집 및 분석
IAEA의 추가의정서에 따라 핵물질을 포함하지 않는 핵연료주기 연구 내용도 IAEA에 정기적으로 보고해야 함. 추가의정서를 충실히 이행하기 위해서는 관련 연구 보고 누락 방지가 이뤄져야 함. 이에, 공개된 핵연료주기 연구자료를 자동으로 수집하고, 보고대상여부인지를 인공지능 기법으로 분석하는 원자력 핵연료주기 공개자료 수집 및 분석 시스템을 개발함[그림8].
검색사이트 및 주요 학회, 저널 홈페이지에서 원자력과 관련된 정보를 자동으로 검색하고 수집하였으며, 수집 결과에서는 데이터 마이닝 기법을 활용해 주요 핵심 정보를 추출하고, 핵연료주기 연관성 여부를 지도학습 기반의 복수의 인공지능 기법을 활용해 분석함.
개발한 시스템의 효용성을 분석하여, 원자력전용품목을 취급하거나 핵연료주기 연구 수행 가능성이 있는 원자력 산업체에 대하여 선제적으로 정보를 수집 및 분석하는 시스템 개발로 확장 적용함.
[그림8] 인공지능 기반의 핵연료주기 공개자료 수집 및 분석 시스템 구축 예시
(연구 분야 도출을 위한 제언) 인간이 수행하는 원자력 산업 분야(계획, 설계, 구매, 건설, 운영, 유지보수, 해체, 규제 등)의 모든 세부 역무는 인공지능이 대체할 수 있을 것이란 인식이 필요함.
-(누가 해야 하나?) 인공지능 적용 및 구현은 누가하는 것이 적절한가 고민이 필요하지만, 인공지능 연구 아이템 도출은 각 원자력 엔지니어가 각자의 수행역무에서 스스로 도출해야 함.
-(언제 해야 하나?) 4차산업혁명 시대에는 시간의 제약은 더 이상 존재하지 않음.
-(어디서 해야 하나?) 4차산업혁명 시대에는 공간의 제약은 더 이상 존재하지 않음.
-(무엇을 해야 하나?) 앞서 예시한 도출 사례들과 같이 각 원자력 엔지니어의 실 수행 분야에서 구체적이며 명확한 개별 기능 단위의 인공지능 연구 주제를 스스로 선정해야 함.
-(어떻게 해야 하나?) 공개된 정보(Open Source Program)를 적극 활용할 수 있음.
다양한 인공지능 방법론, 구현을 위한 플랫폼, 소스코드 등이 경쟁적으로 공개되고 있고, 지속적으로 개선되고 있으므로, 정확한 적용방법만 안다면, 인공지능 모델 구축에 적극 활용할 수 있음.
단, 공개자료를 사용한다면, 정보/모델/방법론에 대하여 사용 전후 확인 및 검증을 반드시 수행하여야 함.
-(왜 해야 하나?) 도출한 업무에 인공지능 기술이 필요한 이유를 다음 예시와 같이 명확하게 설명할 수 있어야 함.
(시간 절약) 인공지능 기술이 적용됨에 따라 기존 전통적인 방법보다 신속한 판단이 가능함.
(정확도 향상) 인공지능 기술이 적용됨에 따라 기존 해석 모델의 정확도가 향상됨.
(안전성 향상) 인공지능 기술이 적용됨에 따라 원전 또는 작업자(사람, 대중)의 안전성이 향상됨.
원자력 인공지능 엔지니어를 위한 제언
원자력 산업에 인공지능 기술을 접목하기 위해서는 기술도입의 필요성을 명확히 도출할 수 있고, 기술도입 분야를 구체적으로 선정할 수 있는 원자력 엔지니어의 역할이 무엇보다 중요함.
원자력 엔지니어가 원자력 인공지능 엔지니어로 한 단계 성장하기 위해서는 인공지능의 특성을 이해할 필요가 있기에, 원자력 엔지니어의 인공지능을 대하는 자세에 대하여 제언을 하고자 함.
(적용성) 인간의 지적(知的)능력이 발현되는 모든 원자력 분야는 학습 및 추론을 위한 정보가 충분히 존재한다면 기능 측면에서 반드시/언젠가는 인공지능이 적용될 수 있음.
-인간의 지적 능력은 정보 인지/처리, 주의/집중, 정보 기억/상기, 추론을 통한 문제해결 능력 등으로 구분할 수 있으며, 각 능력을 모의하는 인공지능 기술 및 방법론이 지속적으로 제안되고, 개선되며, 구체적인 형상으로 구현되고 있음.
(정보? 정보!) 인공지능 기술 구현 시 최초 데이터 편견을 가질 필요가 없음.
(인공지능의 역할론) 인공지능 기술은 해당 문제를 해결하는 여러 가지 방법 중 하나일 뿐이라는 것을 인식하여야 함.
(해석 결과 검증) 인공지능 해석 결과에 대해 끊임없이 의심해야 함.
(명확한 용어 사용) 구현한 인공지능에 대하여 기술할 때는 명확한 정의와 용어를 사용해야 함.
인공지능은 먼 미래 기술이 아니라 우리 삶 속에서 이미 다양한 형태로 실재하고 있음.
고유 특성으로 인해, 원자력 산업은 타 산업 대비 인공지능 유입 제약이 있어, 통일되고 일관적이며, 체계적인 인공지능 정책 수립과 적용이 늦은 것을 인정해야만 함.
시대적 흐름에 따라, 원자력 산업도 정책적으로 구체적인 인공지능 적용 가능 분야를 도출하고 적용을 추진해야 하며, 4차산업혁명 요소기술이 비약적으로 발전하고 있는 현재가 정책 수립의 적기임.
모든 원자력 엔지니어가 인공지능 전문가가 되어야 할 필요는 없으나 인공지능 역할에 대한 명확한 이해와 한계를 인식하고, 원자력 산업 속 인공지능 적용 분야 도출에 기여해야만 함.
모든 원자력 엔지니어는 인공지능 기술을 문제없이 활용할 수 있는 인공지능 활용전문가가 반드시 되어야 함.
