원전에 적용되는 '설비고장 예측 기술', 중소기업에 첫 이전
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한국수력원자력(한수원)은 자사가 개발한 '설비 자동예측진단기술'을 협력사에 처음으로 이전했다고 8일 밝혔다.
이 기술은 원격지 발전소 중요 설비의 데이터를 수집해 표준화하고 인공지능(AI) 알고리즘을 통해 설비 고장을 사전에 예측 진단한다.
한수원 중앙연구원 신호철 원장은 "이번 기술이전을 시작으로 AI 활용 설비진단 분야 전문 중소기업들과 협력을 더욱 강화해 기술 생태계 전반을 주도하고 지속 가능한 동반성장을 견인하겠다"고 밝혔다.
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AI 알고리즘 통해 설비고장 사전 예측·진단
한국수력원자력(한수원)은 자사가 개발한 ‘설비 자동예측진단기술’을 협력사에 처음으로 이전했다고 8일 밝혔다.
이 기술은 원격지 발전소 중요 설비의 데이터를 수집해 표준화하고 인공지능(AI) 알고리즘을 통해 설비 고장을 사전에 예측 진단한다.
7년여 간의 자체 기술개발과 시스템 GS(Good Software) 인증 과정을 거쳐 현재 국내 원자력발전소에 실제 적용되고 있다.
또한 누적된 정비·고장 이력을 데이터로 활용하기에 기존의 단순 설비 감시 기술을 넘어 상태기반정비(CBM)를 가능하게 하는 핵심 인프라가 된다.
이 차세대 기술을 통해 발전소의 안전성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있다.
이 기술을 이전받은 협력사는 설비진단 전문 중소기업 ATG다. ATG는 이번 기술이전을 계기로 발전 분야는 물론 수도 산업까지 기술 적용을 확대해 나갈 계획이다.
최근 ATG와 한국수자원공사(K-water)가 계약 체결한 신규 사업은 한수원의 자동예측진단 기술을 처음 사업화한 성과로, 산업 전반으로의 확산이 기대된다.
한수원 중앙연구원 신호철 원장은 “이번 기술이전을 시작으로 AI 활용 설비진단 분야 전문 중소기업들과 협력을 더욱 강화해 기술 생태계 전반을 주도하고 지속 가능한 동반성장을 견인하겠다”고 밝혔다.
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