한림대 컴퓨터공학과 김규민 석사과정생, AI로 핵융합 이상현상 예측…세계적 권위지 ‘Nuclear Fusion’ 게재

- 김규민 석사과정생 제1저자로 연구 주도 및 IAEA 창간 세계 최고 수준 핵융합 전문 학술지 게재

- KSTAR 운전데이터에서 핵융합 이상현상 사전 예측 가능성 입증해 핵융합 에너지 분야 AI 전환에 새로운 가능성 제시

<사진: 한림대 컴퓨터공학과 김규민 석사과정생>

 한림대학교(총장 최양희) 컴퓨터공학과 김규민 석사과정생(지도교수 김유섭)이 인공지능을 활용해 한국형 초전도 핵융합 연구장치 KSTAR(Korea Superconducting Tokamak Advanced Research)에서 발생하는 이상현상을 탐지하고 사전에 예측할 수 있는 기술을 개발했다. 특히 이번 연구는 석사과정 학생이 제1저자로 연구 수행과 논문 작성을 주도해 세계 최고 수준의 핵융합 전문학술지에 연구 성과를 게재했다는 점에서 의미가 크다.

 이번 연구 결과는 국제원자력기구(IAEA)가 1960년 창간하고 IOP Publishing과 공동 발행하는 국제학술지 ‘Nuclear Fusion’에 “From image-based detection to parameter-based prediction of UFO events in KSTAR” 제목으로 게재됐다. 논문의 저자는 한림대학교 컴퓨터공학과 김규민, 중앙대학교 물리학과 서재민 교수, 그리고 한림대학교 컴퓨터공학과 김유섭 교수다.

 ‘Nuclear Fusion’은 제어 핵융합 분야의 이론과 실험, 고온 플라즈마의 생성ㆍ가열ㆍ가둠, 핵융합로 물리와 핵융합 기술 등을 다루는 세계적인 핵융합 분야 대표 전문 학술지다. IOP Publishing이 이 저널을 핵융합 분야의 world-leading journal로 소개하고 있으며, ITER 역시 핵융합 물리학 분야의 대표적인 학술지로 평가하고 있다.

 핵융합 발전의 실용화를 위해서는 초고온 플라즈마를 안정적으로 유지하는 것이 매우 중요하다. 그러나 토카막 내부에서는 플라즈마의 안정성을 저해하고 심각한 경우 플라즈마 붕괴로 이어질 수 있는 다양한 이상현상이 발생한다. 이번 연구는 이 가운데 장치 내부의 먼지나 불순물 입자 등과 관련하여 나타나는 UFO(Unidentified Flying Object) 현상에 주목했다. 연구팀은 기존 연구가 최종적인 플라즈마 붕괴 자체를 예측하는 데 집중해 온 것과 달리, 붕괴에 앞서 나타날 수 있는 중간 이상현상을 AI가 먼저 포착하고 예측하도록 연구의 초점을 확장했다.

 특히 연구팀은 AI가 단순히 현재 UFO가 발생했는지를 판별하는 수준을 넘어 UFO가 나타나기 전에 이를 예측할 수 있는 가능성을 분석했다. 그 결과 플라즈마의 상부 삼각도(upper triangularity)와 신장도(elongation) 등 형상 변수가 UFO 발생 이전부터 유의미하게 변화하는 것을 확인했다.

 또한 시계열 딥러닝 모델인 TCN(Temporal Convolutional Network)을 이용한 단기 예측에서 매우 높은 정확도를 기록해, UFO가 카메라에 실제로 관측되기 전 플라즈마 운전변수의 시간적 변화만으로 이상현상을 예측할 수 있는 가능성을 제시했다.

 김유섭 지도교수는 “이번 연구는 핵융합 에너지 연구와 AI 기술의 본격적인 융합, 즉 핵융합 분야의 AI 전환(AX)을 촉진할 수 있는 연구라는 점에서 의미가 있다”며 “향후 이러한 기술이 고도화되면 핵융합 장치에서 발생하는 방대한 실시간 데이터를 AI가 분석해 이상 징후를 조기에 파악해 운전자가 대응할 수 있도록 지원하며, 나아가 핵융합 장치의 지능형 운전과 제어를 구현하는 기반 기술로 발전할 수 있을 것으로 기대된다”고 전했다.