Development of SMR High-level Autonomous Operation Technology

Seo Ryong KOO, Inseok JANG, Jae Min KIM and Young Ho CHAE

Small Modular Reactors (SMRs) are rapidly gaining attention as a next-generation nuclear power plant. SMRs aim to reduce the number of operators according to the size of the plant and improve both safety and economic efficiency. To achieve this, the development of advanced autonomous operation technology is essential. Key technologies for high-level autonomous operation in SMRs include operation support and automation technologies that meet high-level automation levels. The Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) is conducting research and development on these technologies and also focusing on the human factors evaluation of integrated control centers for managing multiple SMR modules. Through such leading research, we hope to position itself as a global leader in the SMR market.

들어가며

전 세계적으로 자율운전 자동차를 실현하기 위한 연구에 박차를 가하며 자동차 산업 분야에 지각 변동을 일으키고 있다. 자율운전 자동차와 같이 자율운전 원자력발전소 역시 궁극적으로는 스스로 운전할 수 있게 하는 기술적 목표를 가지고 있고, 이는 4차산업혁명기술과의 융합을 통해서만 이루어질 수 있다. 이와 같이 원자력 분야에서도 운전원의 실수로 인한 위험을 원천적으로 배제할 수 있는 자율운전 원자력발전소에 대한 연구가 시작되고 있다. 현재 원자력발전소는 정상 운전 중에만 일부 자동 운전되고 있어 자율주행차에 비하면 초기 단계 자동화 수준에 머물러 있다.

최근 차세대 미래형 원전으로 급부상하고 있는 소형모듈원자로(Small Modular Reactors, SMR)에서는 발전소의 규모에 맞게 운전원의 수를 줄이는 것을 목표로 하고 있으며, 이를 위해서는 고수준의 자율운전 핵심기술 개발이 필수적이다. 본 특집호에서는 SMR 고수준 자율운전 핵심기술 개발을 위한 연구 동향과 계획을 소개하였다. 첫 번째 핵심기술은 “SMR 고수준 운전지원 기술”이라는 제목으로 운전원의 실수를 사전에 방지하고 업무부하를 경감할 수 있도록 원자력발전소 상태진단, 진행예측, 조치지원 등의 운전지원 연구 동향 및 계획을 소개하였다. 두 번째 핵심기술로서 “SMR 고수준 운전자동화 기술”이라는 제목으로 SMR 개발을 위한 운전자동화 수준 정의와 핵심 운전자동화 기술인 원전 출력증감발 자동화 운전과 부하추종 자동화 운전에 대한 연구 계획을 논의하였다. 마지막 세 번째 핵심기술로서 “다수모듈 통합제어센터 및 인간공학 평가 기술”이라는 제목으로 기존보다 적은 운전원이 여러 개의 다수모듈 SMR 원전 운전을 할 수 있게 하는 다수모듈 통합제어센터 기술과 최종적으로 운전원의 업무부하가 얼마나 줄어들었는지 검증하는 인간공학평가에 대한 연구 방향성을 제시하였다.

국가 주도적으로 SMR 개발 및 4차산업혁명기술 개발이 이루어지고 있는 지금이야말로 자율운전 핵심기술 개발을 통해 국민이 안심할 수 있는 원전 운영목표를 달성함은 물론 전세계 SMR 시장을 선점할 수 있는 선도국가(First Mover)로 자리매김할 수 있는 적기이다.

서 론

자율운전 원전의 핵심기술은 인공지능 등 4차산업혁명기술에 기반하여 원전 상태를 신속하게 진단 및 예측할 수 있도록 하는 ‘지능형 원전 진단 및 예측 운전지원 기술’과 원전 상태에 따른 최적의 운전을 스스로 수행할 수 있게 해주는 ‘지능형 운전제어 및 자동화 기술’, 그리고 이러한 운전지원과 운전자동화를 통합하여 평가하는 ‘통합제어센터 및 인간공학 평가 기술’로 구성되어 있다. 관련 핵심 세부기술들이 톱니바퀴와 같이 맞물려 돌아갈 수 있도록 개발이 이루어질 때 고수준 SMR 자율운전 기술이 완성되는 것이다.

소형모듈원자로의 경우, 경제성과 효율성을 달성하기 위해 적은 인원으로도 안전하고 효율적인 운영이 가능해야 한다. 이를 위해서는 복잡한 상황에서 운전원의 의사결정을 보조하고 작업 부하를 줄이는 것이 매우 중요하다. 특히, 다양한 운전 상황에 대해 적절한 운전지원을 제공하기 위해 인공지능 기반 추론 시스템을 활용한 발전소 상태진단 및 예측, 조치지원 기술의 발전이 필수적이다. 이러한 기술을 통해 SMR은 적은 인원으로도 높은 수준의 안전성과 운영 효율성을 달성할 수 있다. 또한, 실시간 데이터 분석과 예측 유지보수 기능을 통해 잠재적 문제를 사전에 감지하고 대응할 수 있어, 발전소의 전반적인 안정성과 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

SMR 자동화 연구 역시 이러한 목표 달성을 위해 중요한 분야이다. 최소한의 인간 개입으로도 안전하고 효율적인 운영이 가능해야 하므로, 고도의 자동화 기술 개발이 필수적이다. 특히, SMR에서 요구되는 부하추종 운전은 많은 운전 절차를 내포하고 있어 인적오류의 발생 가능성이 크다. 인공지능을 활용한 자동화 시스템은 이러한 인적오류의 발생 확률을 최소화할 수 있다. 더불어, 인공지능 기반의 자율 운전 및 관리 시스템은 원자로 운영, 유지보수, 안전에 운전원의 개입을 최소화할 수 있어 운영의 일관성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 또한, 높은 수준의 자동화를 통한 원격 운영 기능이 고도화된다면, 특히 원격지에 위치한 SMR의 효과적인 관리와 운영이 가능해질 것으로 기대된다.

따라서 안전하고 경제성 높은 SMR을 설계하고 운영하기 위해서는 적절한 운전 지원 시스템과 운전 자동화 기술 개발이 필수적이다. 이러한 기술들은 SMR의 안전성을 높이는 동시에 운영 비용을 절감하고, 전력 수요 변화에 더욱 유연하게 대응할 수 있는 기반이 된다. 이를 통해 SMR의 운영을 효율적으로 만들어, 에너지 시장의 요구에 신속하게 대응할 수 있게 한다. 결과적으로, 이러한 기술의 발전은 SMR이 미래 에너지 시장에서 중요한 역할을 할 수 있도록 하는 핵심 요소가 될 것이다.

최근 SMR이 전 세계적으로 개발되고 있는 가운데, 대부분의 SMR이 단일의 원자로 모듈을 탑재하는 방식이 아닌 다수의 원자로 모듈을 탑재하는 방식으로 개발 중이다. 이에 다수모듈 SMR 설계와 운영에 대한 다양한 인간공학 이슈가 제기되고 있는 상황이며,1) 그 예로 단일모듈 대형원전의 운전조 구성과 다른 다수모듈 SMR 운전조 구성(예, 3인 운전원)이 대표적인 인간공학 이슈로 떠올랐다. SMR의 경우 피동형(passive) 시스템과 위와 같은 자동화 시스템의 도입으로 운전조 구성이 축소될 것이라고 가정되나, 최종적으로 SMR의 안전성을 검증하기 위해서는 실제 개발될 다수모듈 SMR의 통합제어센터를 모사할 수 있는 설비를 구축하여 축소된 운전조를 기반으로 그 안전성을 검증할 필요가 있다.

SMR 고수준 운전지원 기술

SMR은 기존의 대형 원자로와는 다른 운영 특성을 가지고 있다. 특히, SMR의 경제성 확보를 위해서는 다수의 SMR 모듈을 적은 수의 운전원이 관리해야 하는 상황이 발생할 수 있다. 이는 운전원 한 명당 감시해야 하는 모듈의 수가 증가함을 의미하며, 이로 인해 운전원의 인지적 부담이 크게 증가할 수 있다. 또한, 여러 모듈을 동시에 운영함으로써 발생할 수 있는 복잡한 상호작용과 다양한 운전 상황에 대응해야 한다.

이러한 맥락에서, AI (Artificial Intelligence) 기반 운전지원 시스템의 역할이 더욱 중요해진다.2) 적절하게 설계된 운전지원 시스템을 통해 다수의 SMR 모듈을 효과적으로 모니터링하고, 운전원의 인지 부하를 줄이며, 복잡한 상황에서도 신속하고 정확한 의사결정을 지원할 수 있다.3) 이를 통해 SMR은 높은 수준의 안전성과 운영 효율성을 달성할 수 있으며, 실시간 데이터 분석과 예측 기능으로 잠재적 문제를 사전에 감지하고 대응하여 발전소의 전반적인 안정성과 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

본 연구에서 개발하고자 하는 AI 기반 운전지원시스템은 비정상 상황 발생 시 핵심적인 역할을 수행하도록 설계된다. 이 시스템의 주요 기능은 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 첫째, 상태의 조기 진단 기능으로, 실시간 데이터 분석과 AI 기반 상태진단 알고리즘을 통해 정상 상태에서의 미세한 편차를 신속하게 감지하여 잠재적인 문제를 조기에 식별한다. 둘째, 향후 상태의 예측 기능으로, AI 기반 예측모델을 사용하여 현재 상태로부터 발전소의 미래 거동을 예측하고, 잠재적인 위험을 사전에 파악한다. 셋째, 진단 및 예측 정보를 바탕으로 한 조치지원 기능으로, 축적된 운전 경험과 규칙기반 전문가 시스템 및 AI 기반 최적조치 지원 알고리즘을 결합하여 운전원에게 최적의 대응 조치를 제안한다.

AI 기반 운전지원시스템은 SMR의 고유한 특성과 운영 환경을 고려하여 신호검증, 상태진단, 진행예측, 조치지원 모듈을 최적화된 형태로 설계하고 통합하는 것을 목표로 한다. 특히, SMR의 설계특성과 적은 운영 인력을 고려하여 더욱 강건한 운전지원 시스템 개발에 중점을 둘 것이다. 인공지능 방법론을 이용한 SMR 운전지원시스템은 다양한 운전 상황에 적절한 조치를 제공할 수 있도록 설계될 것이며, 이를 통해 인적오류 저감, 운전 부하 감소, 그리고 전반적인 발전소 안전성과 신뢰성 향상을 목표로 한다. 이에 더해 AI 기반 운전지원시스템의 SMR 실제 적용을 위해 시스템 요건 정의, 데이터 V&V (Verification and Validation) 방법론 개발, 테스트 및 유지보수 시 고려사항 등이 검토되고 문서화될 것이다. 또한, 개발된 모델과 데이터에 대한 상세한 설명서를 작성하여 시스템의 설명성을 향상시키고, 향후 규제 적용 시 활용될 기반 문서를 생산할 예정이다.

Fig. 1. Operator support system HSI example.

운전원의 직무 분석을 통해 작업 단계별 정보 요구 사항을 도출하고, use-case model 방법을 활용하여 비정상 상황 대응에 필요한 정보를 정의하고 이를 바탕으로 SMR 운전지원에 최적화된 HSI (Human System Interface) 설계도 동시에 수행될 예정이다. 그림 1은 현재 개발 중인 운전지원시스템의 HSI 예시화면이다.

SMR의 효율적이고 안전한 운영을 위한 첨단 운전지원시스템을 구축하여, 경제성과 안전성을 동시에 향상시킬 것으로 기대된다. 또한, 인공지능 기술을 활용한 예측 유지보수 및 이상 감지 기능은 SMR의 장기적인 안전성과 신뢰성 향상에 기여할 것이다. 결과적으로, 이와 같은 고수준 운전지원 기술은 SMR 기술의 상용화와 보급 확대에 중요한 역할을 할 것으로 예상되며, 개발된 운전지원시스템은 SMR의 안전성과 효율성을 입증하는 데 핵심적인 역할을 하여 SMR에 대한 대중의 신뢰와 수용성을 높이고 글로벌 시장 경쟁력을 강화하는 데 중요한 기반이 될 것이다.

SMR 고수준 운전자동화 기술

일반적으로 기술 발전에 따른 자동화 수준은 사람과 기계 사이의 제어 주도권에 따라 나눌 수 있다. 또한 자동화 수준에 대한 정의는 기술이 적용될 분야에 따라 다양하게 정의된다.4) 본 연구에서는 원자력발전소의 운전 자동화에 맞춰 제어 주체와 시스템과 운전원의 직무 수행 수준을 기준으로 자동화의 정의를 그림 2와 같이 5단계로 새롭게 정의한다.

Fig. 2. Control authority and roles of automation systems and operators by levels of automation.

SMR 고수준 운전자동화 기술은 최종적으로 4단계 수준을 목표로 개발될 예정이다. 고수준 자율운전은 주 운전 주체가 기계이며 인간은 최소한의 개입으로 유지되는 운전 형태를 말한다. 이는 특정 조건을 제외한 대부분의 상황에서 시스템이 운전을 수행하는 것으로, 현재 부분적으로 자동제어시스템이 도입되어 있는 2단계인 자동화 수준을 향상시키기 위해서는 단계적인 접근이 필요하다.

먼저 자동화 시스템이 일부 제어운전뿐만 아니라 운전 직무를 단독으로 수행할 수 있는 능력을 갖춰야 한다. 현재 SMR은 개발단계이기 때문에, 본 연구에서는 상용 원자로의 운전 방식을 참고하면서 SMR 특성을 반영한 운전 전략을 학습할 수 있도록 SMR 운전 특징을 분석해야 한다. 예를 들어, 현재 가동 중인 상용원자로에서 기동운전은 저온정지 상태에서 고온대기 상태까지 계통 상태를 준비시킨 뒤 원자로의 반응도를 해치지 않으면서 출력을 적절하게 상승시키는 것이 중요한 직무이다.5) SMR에 대해서도 이와 같은 원자력발전소 상태에 따라 적절한 제어 행동을 취하는 운전 전략을 준비할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 SMR의 특성을 반영한 출력증감발 운전전략을 세우고 이를 자동화하는 것을 1단계 목표로 삼는다. 현재 발전소 상태에서 다양한 행동에 따른 결과를 비교하거나 예측함으로써 적절한 행동을 선택하는 전략 등을 시험해볼 예정이다.6)7) 단일모듈에 대한 출력제어 운전을 자동화함으로써 이후 다수모듈에 대한 제어 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이다.

Fig. 3. Schematic diagram of automation system for single-module and multi-module normal operation of SMRs.

다수모듈이 개입되어 가장 크게 영향 받을 분야는 부지에서 발생되는 전력량일 것이다. 신재생에너지와 공존하는 미래 에너지 체계에서, 환경에 따라 출력이 크게 감소하거나 증가하는 구간이 있는 신재생에너지를 상호 보완하는 기능은 필수적이다. 이런 외부 요인으로 인한 부지의 다수모듈에 대한 부하추종 운전을 자동화하는 것이 2단계 목표 중 하나이다. 각 모듈의 상태에 따라 출력을 조절할 수도 있으며, 모든 모듈이 안정적인 상태라면 균일하게 출력을 제어하거나 그룹을 나누어 전출력 상태를 로테이션시키는 등 다양한 전략을 사용할 수 있을 것이다. 최대한 정지된 상태를 피하는 것이 경제적인 이점을 가지는 원자력 발전소의 특성상 다수모듈에 대한 운전 정책을 정하는 연구가 중요한 이유이다. 그림 3은 이와 같은 SMR의 단일모듈 및 다수모듈 정상운전에 대한 운전자동화시스템 개념을 보여준다.

이런 점들을 고려하며 개발될 고수준 자율운전 시스템은 시뮬레이터를 통해 여러 가지 인공지능 알고리즘을 테스트하여 결정될 예정이다. SMR의 정상 및 비정상 상태에 따른 운전자동화 시스템은 발전소 상태를 진단하고 선제적인 예측 및 조치를 수행하는 운전지원 시스템과 함께 통합되어 SMR 운전자동화 시스템으로 완성될 것이다. 또한 이 과제와 연계된 다른 과제에서 가상원자로 플랫폼이 개발된다면, 본 연구를 통해 개발될 시스템을 적용하고 인간공학평가 실험을 수행하여 고수준 운전자동화 기술을 검증할 것이다.

다수모듈 통합제어센터 및 인간공학 평가 기술

앞서 SMR 고수준 자율운전 핵심기술 개발을 위해 크게 SMR 고수준 운전지원 기술과 SMR 고수준 자동화 기술 관련 연구계획이 소개되었다. 다만, 이렇게 개발될 기술들이 실제 다수모듈 SMR에 적용되어 운전되기 위해서는 해당 기술들이 통합된 환경에서 원전 운전원을 대상으로 그 안전성이 검증되어야 한다. 실제로 미국의 다수모듈 SMR인 NuScale의 경우, 각종 시스템이 통합되어 발전소를 감시/제어하는 주제어실의 환경을 모사하여 3인의 운전원을 대상으로 발전소의 안전과 운전목표를 달성하는지를 종합적으로 입증한 바 있다.8)

Fig. 4. Concept of operations in systems engineering.9)

본 연구에서는 우선적으로 SMR 고수준 자율운전 핵심기술이 적용된 다수모듈 SMR의 운전개념을 확립 중이다. 운전개념이란 사용자의 관점에서 새로운 시스템의 특징을 기술하는 것을 의미하며,1) 이를 통해 향후 개발될 고수준 자율운전 핵심기술을 적용한 다수모듈 SMR의 운전 목적, 운전원 또는 운전지원/자동화 시스템의 역할과 책임, 운전원 구성과 자격, SMR 정상운전, 비정상운전 및 비상운전 시 발전소 관리, 그리고 SMR 유지보수 관리 등에 관한 내용이 정립될 것이다. 이렇게 정의될 다수모듈 SMR 운전개념은 그림 49)에서 나타낸 것처럼, 시스템공학 관점에서 향후 다수모듈 SMR의 요건, 설계, 구현 등의 기초자료로 활용될 뿐만 아니라 통합확인검증 및 운영을 위한 기초자료로 활용될 것이다.

다수모듈 SMR의 운전개념이 확립되면, 다수모듈 SMR 운전개념을 반영한 SMR 고수준 자율운전 핵심기술에 대한 활용성과 안전성을 검증(그림 4의 시스템 확인 및 검증 관련 부분)하기 위하여 이 핵심기술이 반영된 다수모듈 SMR 통합제어센터를 구축하고자 한다. 본 연구그룹에서 구상하는 다수모듈 통합제어센터는 기본적으로 4개의 원자로 모듈을 통합 감시제어할 수 있는 형태로 구축될 예정이며, 기존 국내 대형 상용원전과의 이질감을 최소화하기 위해 상용원전 주제어실 설계개념과 인간공학지침을 기반으로 설계될 예정이다. 또한 다수모듈 통합제어센터 내 운전원 구성은 운전개념에서 확립된 3인 운전원을 가정하여 각종 시스템 인터페이스가 구축될 것이다. 요약하자면, 다수모듈 SMR 통합제어센터는 고수준 자율운전 핵심기술을 적용하여 4개의 원자로모듈을 3인의 운전원이 통합제어할 수 있는 형태로 개발될 예정이며, 이 통합제어센터를 활용하여 다양한 SMR 운전시나리오를 기반으로 3인의 운전원만으로 다수모듈 SMR을 안전하고 신뢰성 있게 운전할 수 있는지에 대한 인간공학 평가가 이루어질 것이다.

전통적으로 대형 상용원전에서 인간공학 평가는 인간공학 설계가 인간공학 원칙에 부합하며, 발전소 안전과 운전 목표를 달성할 수 있도록 직무를 성공적으로 수행할 수 있음을 종합적으로 입증하는 데 있으며, 이는 NUREG-0711 (Human Factors Engineering Program Review Model)의 11장 “인간공학 확인 및 검증”에 의해 이루어진다.10) 다수모듈 SMR의 특성을 반영한 인간공학 확인 및 검증 방법은 현재 규제기관에 의해 개발 중인 상황이므로, 본 연구에서 다수모듈 SMR에 대한 인간공학 평가는 NUREG-0711을 기반으로 하되, 현재 개발 중인 SMR을 고려한 인간공학 평가 지침11) 또한 적극적으로 활용할 예정이다.

다수모듈 SMR 인간공학 확인 및 검증 단계에서는 SMR의 다양한 운전조건을 선별하여 운전시나리오를 개발하며, 운전시나리오에 필요한 세부 정보(예, 특정 초기조건, 시나리오 개시 및 종결 조건, 직무 지원에 필요한 요소 등) 또한 정의한다. 모든 설계가 인간공학평가를 위해 완벽히 준비되면 통합시스템검증을 수행하며, 통합시스템검증 단계에서는 첫 번째로 앞서 설명된 다수모듈 SMR 통합제어센터가 인간공학평가를 위해 충분히 적합한 수준인지 확인하며, 피실험자인 3인의 운전원이 다른 운전원을 충분히 대표할 수 있는지를 확인한다. 또한, 인간공학평가 중 운전원의 수행도를 측정할 수 있는 수행도 척도를 적합하게 선별한 후 다수모듈 SMR 통합제어센터에서 3인의 운전원이 앞서 정의된 다양한 SMR 운전시나리오에 대해 적절한 대응을 할 수 있는지 운전원의 수행도를 측정한다. 측정된 운전원의 수행도를 기반으로 검증기준을 만족시키지 못한 사항은 인간공학 결함사항으로 분류되어 다시 설계에 반영된다. 인간공학 확인 및 검증 단계는 운전원 수행도 척도 검증기준이 만족될 때까지 반복적으로 수행되어 고수준 자율운전 핵심기술이 적용된 안전하고 신뢰성 있는 다수모듈 SMR 통합제어센터가 개발될 예정이다.

맺음말

차세대 미래형 원전인 소형모듈원자로(SMR)의 안전성과 경제성 향상을 위한 SMR 고수준 자율운전 핵심기술 개발은 필수적이다. 한국원자력연구원에서는 원전계측제어시스템 국산화 기술개발 및 오랜 경험을 기반으로 SMR 가상원자로 플랫폼 개발사업에 참여하여 고수준 자율운전 단계를 만족할 수 있도록 운전지원 및 운전자동화 기술을 개발하고 있다. 또한, SMR 다수모듈 운전 특성을 만족할 수 있도록 통합제어센터를 구축하여 운전원의 업무부하 감소를 객관적으로 평가할 수 있는 인간공학 평가 검증도 수행할 예정이다. SMR 자율운전 핵심기술 연구개발을 선도적으로 수행하여 전 세계 SMR 시장 선점을 위한 선도국가가 될 수 있기를 기대한다.