그런 원자력 발전소 내에서 방사능 유출에 가장 취약한 지점을 하나 꼽자면 바로 ‘증기발생기 전열관’이다. 1㎜가 채 되지 않는 이 전열관은 방사능과 비방사능 구역의 경계로서 손상 시 바로 냉각수 유출로 이어져 이후 중대 사고로 이어질 수 있다. 이에 국내·외 원전들은 원자력 안전 법령에 따라 주기적인 안전진단을 진행하고 있다.
울산 지역 창업기업 중 이 안전진단 과정의 정확도를 높이고, 비용적·시간적 측면에서의 효율을 강구할 수 있는 대책을 들고 창업 시장에 발을 들인 기업이 있다. 2024년 5월 AI를 활용한 비파괴검사 솔루션 ‘딥아이’(Deep AI)의 개발자 김기수 대표가 그 주인공이다.
현재 안전진단 과정은 전문가가 외부에서 장비를 통해 신호를 수집하고, 신호평가 소프트웨어를 활용해 안전을 위협하는 전열관의 유무, 크기, 종류 등을 육안으로 판별하는 와전류탐상검사(ECT)다.
그러나 이 방식은 전문가의 경험과 노하우에 의존해 결함을 판별하는 방식으로 전문가 한사람에게 평균 2000개가 넘는 교환기를 보고 육안으로 문제를 파악하는 과정서 인적 오류가 발생할 수 있다는 위험성이 있다.
더구나 울산의 경우 SK에너지 울산공장, S-OIL 등 산업용 플랜트들의 집적률이 높아 위험성이 더 크다.
이에 김 대표는 낮은 정확도와 긴 검사 시간, 높은 비용 등 원전 비파괴검사(ECT)시장의 효율성을 높이기 위해 AI 기술과 기존 검사기술을 결합한 비파괴검사 솔루션을 개발했다.
김 대표의 ‘딥아이’는 전자유도 방식을 사용해 내·외면의 균열과 핀홀 결함을 확인할 수 있는 특수 비파괴검사 방법이다. 탐촉자의 코일에서 전자기적 신호를 발생시켜 전열관에 흐르는 와전류의 신호 이상 구간을 감지해 결함을 검출하는 원리를 사용한다.
이와 함께 인력 중심이 아닌 컴퓨터 기반의 협동 로봇 개발로 신호를 수집한 뒤, 한국수력원자력 빅데이터를 바탕으로 AI 학습을 통한 솔루션을 개발해 제시한다.
이를 통해 기존 프로그램에선 17억원가량 소요되던 비용을 4억원까지 줄일 수 있고, 소요시간도 4분의1로 감축이 가능하다. 또 데이터화된 자료를 통해 결함 성장률을 예측하고 운전 가능성·기기 수명진단·장비 주기 권고 등 예측 서비스도 제공된다.
김 대표는 “2024년 5월 현재 완전히 기술 개발을 마치고 국내 4개 발전사와 SK에너지 등의 기업들과 PoC를 진행 중이다”고 밝혔다.
이와 함께 최근 딥아이는 중소기업벤처기업부의 ‘초격차 스타트업 1000+ 프로젝트 신규 스타트업’에 선정되면서 해외 원전 시장 판로 개척에 본격적으로 손을 뻗을 계획이다.
김기수 대표는 “다시 전세계 전력시장이 친원전 기류로 옮겨가고 있는 중에 원전의 세부 요소 기술로서 한국 원전 운영 기술의 우수성을 알려 원전 기술 수출에 이바지하겠다”고 말했다. 김은정기자 k2129173@ksilbo.co.kr
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