Digital Twin-Based Anomaly Detection and LLM Agent-Based Reasoning for Accident Prevention in Power Plants and SMRs
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(전략형)
2026년
2710111987
과학기술정보통신부
한국연구재단
연세대학교
윤현수
12명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
2.0억원
2.0억원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
발전소 및 SMR에서 발생하는 이상 징후를 사전에 탐지하고 현장 운영자의 즉각적인 사고 대응을 지원하기 위해, 디지털 트윈 기반 Sim2Real 이상탐지, 지식 그래프 기반 도메인 지식 통합, LLM 에이전트 기반 사고 추론을 하나의 끊김 없는 파이프라인으로 연결한 통합 프레임워크를 개발한다. 본 연구는 발전소와 SMR 모두에서 이상탐지와 LLM 기반 추론을 ...
본 연구는 발전소·SMR의 안전 문제를 단순한 경보 시스템이 아닌, 탐지부터 대응까지 이어지는 통합 관점에서 해결하고자 3년간 세 단계로 구성된다. 1년차에는 연구의 핵심 기반인 디지털 트윈 기반 이상탐지 모델 개발에 집중한다. 발전소·SMR은 실제 고장 데이터가 구조적으로 희소하여 기존지도학습 방식의 AI 모델을 그대로 적용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 ...
... 안정성을 높이고, AI 비전문가인 현장 운영자가 복합·동시다발 사고 상황에서도 신속하고 근거 있는 대응 결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 나아가 본 연구에서 개발한 프레임워크는 SMR을 포함한 차세대 에너지 인프라의 AI 안전관리 기술 기반으로 활용될 수 있으며, 탄소중립 에너지 전환 과정에서 요구되는 국가 에너지 안보 강화에 실질적으로 기여할 것으로 기대된다.