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인공신경망 기반 핵융합플라즈마 자기장 재구성 기술 개발
우리 대학 원자력및양자공학과 김영철 교수 연구팀(핵융합및플라즈마연구실)이 국가핵융합연구소, ㈜모비스 연구진과 공동으로 인공신경망 기반 핵융합플라즈마 자기장의 재구성 기법을 개발했다. 김 교수 연구팀은 비실시간으로 엄밀히 계산된 자기장 구조와의 오차를 최소화함과 동시에 실시간으로 해당 정보를 제공할 수 있는 인공신경망을 개발해 핵융합플라즈마 제어 성능을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다. 정세민 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘뉴클리어 퓨전(Nuclear Fusion)’ 2019년 12월 3일 자에 게재됐다. (논문명: Deep neural network Grad-Shafranov solver constrained with measured magnetic signals) 핵융합 연구에 널리 사용되는 토카막은 실시간으로 재구성된 자기장 구조를 바탕으로 초고온(약 1억도) 핵융합 플라즈마의 운전과 제어를 가능하게 만든다. 따라서 재구성된 자기장 구조의 정확도는 토카막 운전 성능과 밀접한 관계가 있다. 2계 비선형 미분방정식을 따르는 토카막의 내부 자기장은 일반적으로 수치해석 기법과 외부에서 측정된 자기장 값을 이용하여 재구성된다. 실시간과 비실시간 재구성 기법이 존재하며, 비실시간 기법의 정확도가 실시간보다 높다고 알려졌지만 이름에서도 확인할 수 있듯 실시간 운전에 활용하기 어렵다는 아쉬움이 있다. 연구팀은 비실시간 기법의 정확도를 유지하되 실시간으로 해당 정보를 확보할 수 있는 알고리즘을 인공신경망을 활용해 개발했다. 측정된 외부 자기장과 토카막 내부 공간 정보를 입력값으로 하고 비실시간 기법을 활용해 재구성된 자기장을 출력값으로 신경망을 훈련했다. 또한, 신경망의 출력값은 앞서 언급된 2계 비선형 미분방정식을 만족해야 하므로 이 역시 신경망의 훈련 조건으로 둬 단순한 자기장 재구성을 넘어서 해당 문제의 지배방정식 역시 만족하도록 했다. 연구팀이 개발한 기법은 그 성능의 우수성과 더불어 토카막의 고성능 운전 달성에 큰 영향을 미칠 것을 인정받았다. 세계적으로 활발히 진행 중인 토카막 연구에 가장 기초적이며 중추적인 토카막 내부 자기장 정보를 최소화된 오차 내에서 실시간으로 제공할 수 있다는 점에서 토카막을 활용한 핵융합발전의 가능성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 핵융합기초연구사업과 개인연구사업(신진연구) 및 기관고유과제 KAI-NEET의 지원을 받아 수행됐다. 타기관 참여연구진 국가핵융합연구소(공저자순): 박준교, 이상곤, 한현선, 김현석 ㈜모비스(공저자순): 이근호, 권대호 □ 그림 설명 그림1. 토카막 내부 재구성된 자기장 구조
2020.02.05
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