원전 격납건물 라이너 플레이트 배면 결함 감지 및 자동 분류를 위한 충격-응답 기법 개발

초록

본 연구에서는 원자력 발전소 격납건물 라이너 플레이트(containment liner plate, CLP) 배면에서 발생할 수 있는 주요 결함을 효과적으로 감지하고 자동으로 분류하기 위한 기법을 개발하였다. 이를 위해 충격-응답 기법을 적용하여 시험체 표면에 충격을 가하고 가속도계를이용해 진동 응답을 계측하였다. 계측된 시간 및 주파수 영역 신호를 분석한 결과, 주파수 영역에서는 결함 유형 간 특성이 뚜렷하게 구분되지않았으나, 시간 영역에서는 정상부와 결함부 뿐만 아니라 결함 유형 간의 차이가 명확히 드러났다. 이에 따라 시간 영역 신호를 딥러닝 입력 데이터로 활용하여 1차원 합성곱 신경망(1-D CNN) 모델을 개발하였으며, 이를 통해 공극(void), 접촉 불량(kissing bond), 감육 손상(wall-thinning)을 포함한 CLP 배면 결함을 분류하였다. 모델은 검증 데이터세트에서 약 98%의 정확도를, 테스트 데이터세트에서 100%의 정확도를 달성하였다. 제안된 기법은 기존 비파괴검사 기법의 한계를 보완하며, 원전 격납건물의 건전성 평가와 안전성 확보에 기여할 수 있을것으로 기대된다.

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