AI와 원자력

인공지능과 원자력, 새로운 시대의 서막
기후 위기와 에너지 안보 속에서 원자력과 인공지능의 결합이 여는 새 시대를 개관한다. 화석 연료의 한계가 드러난 지금, 강력한 에너지원인 원자력과 가장 강력한 지적 도구인 AI의 만남이 안전성과 효율성을 어떻게 끌어올릴지 묻는다. AI는 1956년 다트머스 회의, 퍼셉트론과 전문가 시스템, 2012 이미지넷, 2016 알파고, 2022 챗지피티를 거쳐, 거대 언어 모델·추론 시점 컴퓨팅·멀티에이전트로 진화해 ‘환경을 인식하고 행동하는’ 지능형 에이전트에 근접했다. 원자력에서 AI 활용은 두 갈래다. 첫째, 수학적 도구로서 예측 정비·이상 탐지·시뮬레이션 가속 등으로 위험을 선제적으로 차단하고 비용을 낮춘다. 둘째, 에이전트로서 문서 질의응답, 지식 그래프, 디지털 트윈을 결합해 자율 운전과 최적 제어를 구현한다. 인간은 목표와 안전·윤리 기준을 설정하고 전 과정을 감독하는 전략가 겸 프로젝트 매니저로서 핵심이다. 이 책은 10장에 걸쳐 차세대 원전 과제, 데이터·영상 기반 예방 안전, 시뮬레이션·디지털 트윈, 규제·지식 지능화, 자율 운전 에이전트, 산업의 미래와 인간 역할 재정의를 다루며, 원자력·AI 전문가와 일반 독자 모두에게 실천적 통찰을 제시한다. 핵심 동력은 방대한 사전 지식(기반 모델), 논리적 사고를 가능케 하는 테스트 타임 계산, 역할을 나눠 협업하는 멀티에이전트다. 이들이 결합해 인식–추론–계획–실행의 고리를 닫으면, 원전은 보다 예측가능하고 회복탄력적인 시스템이 된다. 또한 이 책은 AI가 해석한 결과를 사람이 검증·설명가능하게 만드는 거버넌스와 책임성도 강조한다.

기후 변화와 에너지 안보라는 거대한 파도 앞에, 안정적이고 깨끗한 에너지 공급원이 절실하다. 원자력, 어떻게 더 안전하고 경제적으로 만들 수 있을까? 해답을 AI에서 찾는다. 원자로의 이상 징후 예측부터 지능형 영상 감시, 가상 원전을 통한 운영 최적화, 거대 언어 모델을 활용한 기술 문서 분석과 자율 운전에 이르기까지, AI가 원자력 산업의 패러다임을 바꾸는 구체적인 사례들을 담았다.

유용균
유용균
2010년 카이스트(KAIST) 기계공학과에서 바이올린의 위상 최적 설계 주제로 박사학위를 받았다. 이후 카이스트(KAIST) 모바일하버사업단의 연구조교수, 팀장으로 재직하면서 선박 크레인 제어 알고리즘을 개발했다. 2012년부터 한국원자력연구원에서 소형원자로의 해석 및 설계 업무를 담당하다가, 알파고 이후로 인공지능 학계에 뛰어들어 세계 최초로 인공지능기반 위상 최적 설계 논문을 출간했다. 2020년부터 한국원자력연구원 인공지능응용연구실장을 맡고 있다. 또한 인공지능 학회인 사단법인 AI프렌즈의 대표(2019∼), 과학기술연합대학원대학교(UST) 인공지능전공 전임교원(2022∼), 엔비디아(Nvidia) 앰배서더(2021∼), 대한기계학회 인공지능머신연구회 이사(2020∼) 등으로 활발하게 AI 커뮤니티 활동을 지속하고 있다. 주요 논문으로 “바이올린 브릿지의 위상최적설계”(2012), “딥러닝을 활용한 위상최적설계”(2018) 등이 있으며 20편 이상의 SCI 논문을 게재했다.

인공지능과 원자력, 새로운 시대의 서막 xi

01 차세대 원자로와 AI의 필요성
02 원자로 유지 보수를 위한 데이터 예측
03 원자로 감시를 위한 영상 AI
04 AI를 활용한 원자력 시뮬레이션의 가속화
05 가상 원전과 AI
06 원자력 분야를 위한 거대 언어 모델
07 AI를 활용한 원자력 연구 개발과 규제 혁신
08 원자로 운영을 위한 문서 관리와 AI
09 원자로 제어를 위한 지능형 에이전트
10 AI, 원자력의 미래를 완성하다

소형 모듈 원자로(SMR)를 포함한 차세대 원자로가 핵심 해결책으로 떠오른다. 소형 모듈 원자로는 소규모 부지에 건설 가능하고 24시간 안정적인 무탄소 전력을 공급할 수 있어, AI 데이터 센터에 최적화된 에너지원으로 부상하고 있다. 즉 AI는 원자력의 안전과 경제성을 높이는 핵심 도구이며, 동시에 원자력은 AI 혁명을 지속 가능하게 만드는 핵심 기반 시설이 되는 것이다.
－01_“차세대 원자로와 AI의 필요성” 중에서

전통적 시뮬레이션의 근본적인 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 AI 기반의 ‘대리 모델(Surrogate Model)’이다. 대리 모델은 이름 그대로, 복잡하고 시간이 오래 걸리는 물리 시뮬레이션을 ‘대신’하여 빠르고 정확하게 결과를 예측하는 AI 모델이다. 이는 마치 어려운 수학 문제를 매번 처음부터 푸는 대신, 수많은 문제와 정답을 학습한 뒤 새로운 문제를 보자마자 직관적으로 답을 찾아내는 인공지능과 같다.
－04_“AI를 활용한 원자력 시뮬레이션의 가속화” 중에서

전통적인 머신러닝과 딥러닝 모델은 특정 목적을 위해 훈련된 ‘전문가’와 같다. 예를 들어, 2장에서 소개된 예측 정비 모델은 진동이나 온도와 같은 특정 수치 데이터를 입력받아 고장 확률이라는 특정 결과를 출력하도록 훈련된다. 이미지 속에서 균열을 찾아내는 모델 역시 균열 이미지 데이터에 특화되어 있다. 이러한 모델들은 주어진 임무는 매우 잘 수행하지만, 학습된 영역을 벗어난 다른 종류의 문제는 해결할 수 없다. 즉 각기 다른 문제를 풀기 위해서는 매번 새로운 모델을 처음부터 개발하고 학습시켜야 하는 한계가 있었다.
－06_“원자력 분야를 위한 거대 언어 모델” 중에서