한국수력원자력(사장 정재훈)이 머신러닝 등 4차 산업기술을 활용해 원전설비 고장을 사전진단, 평가할 수 있는 ‘자동예측진단’ 1단계 기술개발을 완료하고, 원전 핵심설비 300대에 시범 적용했다.

자동예측진단기술은 모든 원전의 핵심설비를 온라인으로 연계해 유사한 성격의 설비데이터를 실시간 비교함으로써 결함을 조기에 진단할 수 있는 기술로 전체 원전 핵심설비에 대해 24시간 진단이 가능하다.

한수원은 2018년 1월 세계 원전사업자 중 최초로 원전 핵심설비 고장을 사전에 예측하기 위한 빅데이터 플랫폼을 구축한 바 있다.

특히 이번에 개발한 결함예측 머신러닝 알고리즘은 개발이 진행된 9개월간 65건의 설비결함을 사전에 감지하는 등 산학 전문가로부터 호평을 받으며, 관련분야에서 경쟁력을 입증했다.

한수원은 1단계 기술개발에 그치지 않고 향후 3년간 자동예측진단 대살설비를 전체 원전 핵심설비 15,000대로 확대 적용하고, 무선센서와 전력설비 고장을 예측하기 위한 딥러닝 기술을 추가로 적용하는 ‘자동예측진단 2단계 기술개발 사업’에 총 235억 원을 투입할 계획이다.