명품레플리카사이트 메가프로젝트에 빨라지는 SMR 개발 시계…원안위 “2030년까지 인허가 체계 구축” > 자유게시판

명품레플리카사이트 정부의 3대 메가프로젝트 계획 발표를 계기로 소형모듈원자로(SMR) 개발 시계가 빨라지자 원자력안전위원회가 2030년까지 안전 규제 체계를 구축하겠다고 밝혔다.
최원호 원자력안전위원회 위원장은 지난 15일 서울 종로구에서 열린 간담회에서 “반도체 투자 확대 등으로 원자력 필요성이 커지고 있다”며 “SMR 규제 체계 확립을 착실히 추진하고 있다”고 말했다. 최 위원장은 “기술과 법령에 기반해 철저하게 안정성을 심사하고 투명하게 국민에게 알리겠다”고 강조했다.
에너지 업계에선 서남권 반도체 클러스터에 필요한 6.4GW(기가와트) 수준의 전력을 확보하기 위해선 SMR 건설이 불가피하다는 의견이 나오고 있다. 원안위는 이에 신속한 SMR 안전 체계 수립 필요성을 강조했다. SMR은 경수로 외 다양한 노형과 설계가 존재하는 데다가 대형 경수로를 전제로 구축한 규제 기준으로는 적용에 한계가 있는 상황이다. 장인숙 원안위 소형모듈원자로안전과장은 “2030년까지 다양한 SMR 모형을 포괄하는 유연하면서도 혁신적으로 안정성을 확인하는 인허가 체계를 구축하겠다”고 말했다.
원안위는 지난 2월 발전용 경수로 중심의 규제를 선박용과 열공급용 등 다양한 차세대 원자로까지 확대하는 방안을 2030년까지 마련하겠다고 밝힌 바 있다. 장 과장은 “일부 원자력 전문가들이 2030년까지 SMR 안전 규제를 구축하는 데 대해 시간이 부족하다며 우려하지만 다소 공격적으로 로드맵 일정을 잡았다”고 말했다.
다만 장 과장은 3대 메가프로젝트에 포함된 한국형 소형모듈원자로(i-SMR)는 경수형이라 현행 원자로 규제 체계를 기준으로 일부 사항을 면제하거나 대체할 수 있다고 설명했다.
원안위는 또 SMR 등 차세대 원자로 개발 속도를 높이기 위해 신설한 사전검토 제도에 관심을 보인 업체가 3곳이라고 밝혔다. 업계에 따르면 사전검토 신청을 고려하는 업체는 한국의 비즈와 미국 테라파워, 덴마크 솔트포스에너지 등으로 알려졌다.
정부는 사전검토 제도를 통해 개발자가 SMR 인허가를 신청하기 전에 규제 기관이 관련 자료를 검토할 수 있도록 했다. SMR 개발자는 사전검토 제도로 규제 불확실성을 해소할 수 있다. 지난 4월 관련 내용을 담은 원자력안전법 개정안이 국회를 통과했고 오는 11월20일 시행된다.
제주 경주마에 금지약물을 투약한 외국인이 구속됐다.
제주서부경찰서는 경주마에 금지약물을 투약한 혐의(한국마사회법 위반)로 20대 몽골인 외부 조련사 A씨를 구속했다고 16일 밝혔다
해외로 달아난 같은 국적의 공범 20대 조련사 B씨에 대해서는 인터폴 적색 수배 절차를 밟고 있다.
이들은 올해 2~3월 경주마 5마리에 근육강화제이자 금지약물을 투약한 혐의를 받고 있다. 금지약물이 투약된 경주마 중 3마리는 올 상반기 경기에 출전해 순위권에 들었다.
경찰은 이들이 경주마에 금지약물을 투약하게 된 동기 등 자세한 사건 경위를 조사 중이다.
틈을 뛰어넘고 계단에서는 보행 방식을 바꾸며, 숲길에서도 안정적으로 균형을 잡는 등 스스로 주변 환경에 맞게 보행 전략을 선택해 움직이도록 할 수 있는 사족보행 로봇 기술이 개발됐다. 기존 사족보행 로봇은 서로 다른 유형의 장애물이 연속적으로 나타나는 곳에서는 속도와 안정성 확보하기 어려운 한계가 있었다.
카이스트(KAIST)는 박해원 기계공학과 교수 연구팀이 걷기와 달리기, 점프 등 다양한 보행 기술을 실시간으로 선택·전환하며 빠르고 안정적으로 이동할 수 있는 사족보행 로봇 제어기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
사족보행 로봇은 네 개의 다리를 이용해 움직이기 때문에 바퀴형 로봇 등에 비해 험한 지형에서도 빠르고 안정적으로 이동할 수 있는 장점이 있다. 그러나 계단과 단차, 디딤돌, 틈, 나뭇가지 등 여러 유형의 장애물이 섞여 연속적으로 나타나는 야외 환경에서는 속도와 안정성을 동시에 확보하는 데 어려움이 있었다.
연구팀은 이런 한계를 극복하기 위해 ‘행동 사전학습 기반 트랜스포머 강화학습(APT-RL)’이라는 새로운 학습 기반 제어기술을 개발해 냈다. 로봇이 걷기와 달리기, 점프 등 다양한 보행 기술을 미리 익힌 뒤 실제 상황에 맞게 보행 방식을 자유롭게 조합하고 전환하도록 할 수 있는 기술이다.
연구팀은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 다양한 보행 기술을 담은 15시간30분 분량의 학습데이터를 생성해 로봇의 기본 운동 능력 학습에 활용하고, 로봇의 움직임 원리를 수학적으로 표현한 동역학과 궤적 최적화 기법을 적용해 사족보행 로봇에게 빠르고 효율적으로 보행 기술을 학습시킬 수 있도록 했다. 또 시행착오를 반복하며 최적의 행동을 스스로 학습하는 인공지능(AI) 기법을 적용해 복잡한 3차원 지형에서도 상황에 맞는 보행기술을 스스로 선택하고 전환할 수 있는 사족보행 로봇을 구현했다.
연구팀은 자체 개발한 사족보행 로봇 ‘카이스트 하운드(HOUND)’에 제어기술을 탑재해 실내외 환경에서 성능 검증도 진행했다. 계단과 잔디, 경사로가 포함된 도시 지형뿐 아니라 쓰러진 나무와 노출된 뿌리, 낙엽 등이 있는 자연 지형에서도 실시간으로 보행 기술을 전환하고 빠른 속도와 안정성 유지하며 이동하는 것이 확인됐다.
박 교수는 “이번 연구는 사족보행 로봇이 실내나 야외의 복잡하고 비정형적인 지형을 인식하고, ‘어떻게 걸을 것인가’를 스스로 결정하는 시대를 연 것”이라며 “향후 재난 현장이나 국방 임무, 산업시설 등 험한 환경에서도 피지컬 AI 기반 보행 로봇의 활용 가능성을 넓히는 기반 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
카이스트 기계공학과 박재현 박사과정생과 강준길 전 국방과학연구소 연구원이 공동 제1저자로 참여하고, 박 교수와 홍승우 고려대 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 로봇 분야 국제학술지 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’ 7월호 표지 논문으로 실렸다.

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