초록 ▼

1. 연구목표
원자력안전과 인공지능을 결합한 융합형 인재양성을 위한 연계 교육과정을 개발/운영하고 원자력기술 혁신과 기존 연구의 한계를 극복할 수 있는 융합형 창의 인력을 양성

2. 연구내용 및 결과
가. 기초지석 배양 교육 프로그램 개발 및 운영
1. 원자력안전 관련 세미나 개최
2. 인공지능 관련 세미나 개최
3. 인공지능 관련 외부 강의 및 워크숍 참가 지원
4. 원전 안전과 규제 교과목 신설
5. 원자력안전관련 학회, 교육 및 세미나 참가 지원
나. 원자력안전-인공지능

1. 연구목표
원자력안전과 인공지능을 결합한 융합형 인재양성을 위한 연계 교육과정을 개발/운영하고 원자력기술 혁신과 기존 연구의 한계를 극복할 수 있는 융합형 창의 인력을 양성

2. 연구내용 및 결과
가. 기초지석 배양 교육 프로그램 개발 및 운영
1. 원자력안전 관련 세미나 개최
2. 인공지능 관련 세미나 개최
3. 인공지능 관련 외부 강의 및 워크숍 참가 지원
4. 원전 안전과 규제 교과목 신설
5. 원자력안전관련 학회, 교육 및 세미나 참가 지원
나. 원자력안전-인공지능 융합연구능력 향상 프로그램 개발 및 운영
1. 인공지능-원자력 기초 실습 교과목 신설 및 운영
2. 원자력안전-인공지능 융합 심화 교과목 신설 및 운영
3. 극한환경로봇과 사회문제해결 교과목 신설 및 운영
다. 융합형 연구 프로젝트 운영
1. 원자력안전-인공지능 융합연구 프로젝트 운영
2. 방사성폐기물-인공지능 융합연구 프로젝트 운영
3. 방사선안전-인공지능 융합연구 프로젝트 운영
라. 시설 및 장비 구축
1. 실습실 및 실습시설 구축
2. 기계학습용 전산서버 구축
3. 실습기자재 구축

3. 기대효과 및 활용방안
1. 연 10명 이상의 원자력안전-인공지능 융합형 인재 양성
2. 본 과제를 통해 학생들의 원자력 융합관련 산업 및 연구계으로의 진출을 이끌어 국내 원자력안전-인공지능 융합연구 활성화 기대
3. 원자력공학과 학생들의 융합인재 양성을 위한 인력양성 비용 절감 효과 기대

(출처 : 보고서 요약서 3p)

Abstract ▼

IV. Results

Students in nuclear engineering have a relatively high understanding of nuclear energy, while their understanding of AI fields including deep learning, is relatively low. In particular, the field of AI has recently suffered from a lack of manpower, and it is very difficult to dire

IV. Results

Students in nuclear engineering have a relatively high understanding of nuclear energy, while their understanding of AI fields including deep learning, is relatively low. In particular, the field of AI has recently suffered from a lack of manpower, and it is very difficult to directly supply AI engineers to nuclear safety. Therefore, this team was conducted the project dividing with two training programs such as the basic knowledge cultivation program and the convergence research improvement program.
In the basic knowledge cultivation program, to draw attention and interest for AI from student, the total of 21 seminars with topics such as nuclear safety, artificial intelligence, and robot control were held from the second semester of 2018 to the second semester of 2019. In addition, in order to improve the expertise on AI and nuclear safety, a new course “Nuclear Safety and Regulation” was opened and 13 of external lectures and seminars related to AI were attended and to understand the current status of nuclear safety and AI research, we supported the joining the world conference “The World's Leading AI Summit” be held in the Netherlands on October 9-10, 2019. We tried to acquire technology for data acquisition by supporting one doctoral student for two days from August 22 to 23, 2019 to the "7th Powder Crystallography Tutorial" education, which is required for big data acquisition in the field of radioactive waste safety. Through the basic knowledge cultivation program, we were focusing on increasing individual understanding and expertise in AI and nuclear safety research fields.
In order to improve the convergence research ability, three convergence research courses such as “Artificial Intelligence-Nuclear Basic Practice”, “Enhanced Nuclear Safety and Artificial Intelligence Convergence”, and “ Extreme Environmental Robots and Social Problems” were newly established in the Advanced Nuclear Engineering Department. In “AI-Nuclear Basic Practice,” seven graduate students formally participated in the class and they learned and practiced deep learning techniques that can be used immediately in the field how to build artificial neural networks using Tensorflow. In “Enhanced Nuclear Safety and Artificial Intelligence Convergence” course, three graduate students formally participate in the education and practice the applicable deep leaning ability and basic device control technology using Robot Operating Software (ROS) to foster more professional convergence research skills. In the course of “ Extreme Environmental Robots and Social Problems,” the students tried to acquire the robot control technology that can be used not only for deep leaning analysis but also for practical use. In addition, to improve the students' converged research ability, the 10 individual projects, which consists of three research areas: nuclear safety, radioactive waste safety, and radiation safety, were carried out and presented in a one jounal and three conferences. Securing space and securing facilities is essential to develop and train deep learning systems. To this end, we established an Artificial Intelligence and Nuclear Safety (INS) lab and set up the 10 computers to provide the high-level education environment for fostering professional human resources with the ability to combine nuclear safety and AI by conducting intelligent lectures, exercises, and machine control exercises.

(출처 : SUMMARY 9p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• SUMMARY ... 8
• CONTENTS ... 12
• 목차 ... 13
• 제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 15
• 제 1 절 연구배경 및 연구개발 필요성 ... 15
• 제 2 절 연구개발 목표 및 내용 ... 16
• 제 2 장 국내·외 기술개발 현황 ... 18
• 제 1 절 국내 기술개발 현황 ... 18
• 제 2 절 국외 기술개발 현황 ... 20
• 제 3 장 연구개발 수행 내용 및 결과 ... 22
• 제 1 절 교육 프로그램 운영 ... 23
• 1. 기초지식 배양 프로그램 운영 ... 24
• 2. 융합연구능력 향상 프로그램 개설 및 운영 ... 36
• 제 2 절 융합형 연구 프로젝트 개발 및 실습 지원 ... 42
• 1. 원자력안전-인공지능 융합실습 프로그램 ... 43
• 2. 방사성폐기물안전-인공지능 융합실습 프로그램 ... 46
• 3. 방사선안전-인공지능 융합실습 프로그램 ... 47
• 제 3 절 실습실 및 장비구축 ... 52
• 제 4 장 연구개발 목표 달성도 및 관련 분야의 기여도 ... 55
• 제 1 절 연구개발 목표 달성도 ... 55
• 제 2 절 대외 기여도 ... 58
• 제 5 장 연구개발의 활용 계획 ... 59
• 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 60
• 제 7 장 연구장비의 구축 및 활용 결과 ... 61
• 제 8 장 참고문헌 ... 62
• 끝페이지 ... 65