딥러닝과 TOFD로 원전 안전성을 높인 획기적 연구 성과

사진: 국립창원대 이재선 교수가 ‘제 34회 과학기술우수논문상’을 수상했다.

국립 창원대학교 기계공학부 이재선 교수가 '제34회 과학기술 우수논문상'을 수상했다고 16일 밝혔다. 이 상은 한국과학기술단체총연합회에서 제정 및 시상하며, 창의적 연구활동을 통해 우수 논문을 발표한 과학기술자를 대상으로 수여한다. 이재선 교수는 'CRDM Nozzle의 TOFD 진단신호를 활용한 딥러닝 기반 결함 분석 연구' 논문으로 과학기술 우수논문상을 받았다. 해당 연구는 원전 원자로 안전 취약 주요 부품의 안전성을 확보하기 위해 초음파 기법인 TOFD 방법을 사용하여 진단하고, 딥러닝 기법을 활용해 자동 분석 및 평가할 수 있는 기술을 개발한 것이다. 이 과정에서 두산에너빌리티와 협력하여 실제 사용 가능한 수준의 기술을 개발했으며, 이로 인해 한국비파괴검사학회의 추천을 받아 수상했다. 구체적으로, 이재선 교수의 연구는 원전 원자로의 안전성을 확보하는 중요한 기술이다. TOFD 초음파 기법은 기존 기술보다 결함을 효과적으로 발견할 수 있는 장점이 있으며, 딥러닝 기법을 도입하여 분석의 정확도를 높였다. 이를 통해 빠르고 정확한 진단이 가능해졌으며, 실제 산업 현장에서 사용할 수 있는 수준까지 기술력을 끌어올린 것이 큰 성과이다. 이 교수는 울산경남지역혁신플랫폼 스마트제조엔지니어링사업을 통해 차세대 원전 에너지 기기 특화 인재 양성 사업도 추진하고 있다. 또한, 극한환경 스마트 기계 부품 설계/제조혁신센터(RLRC), BK21 스마트공장 교육연구단(4단계 BK21 사업)에도 참여하며, 비파괴 진단 및 상태 평가 솔루션 기술을 LG전자, 두산에너빌리티, 볼보그룹코리아 등 지역 대기업과의 산학 과제를 통해 현장적용 기술 개발에 힘쓰고 있다. 이 교수의 연구는 원전 안전성을 크게 향상시킬 뿐 아니라, 차세대 원전 기술을 선도하는 중요한 역할을 하고 있다. 전문가들은 이번 연구가 원전 안전 기술 수준을 획기적으로 향상시키는 데 중요한 기여를 할 것으로 예상하고 있다. 이 교수는 향후에도 원전 기업 및 연구 기관과의 지속적인 협력을 통해 연구개발을 계속할 계획이다.