연구목표

□ 본 연구개발 과제는 “AI기반 위험예측·진단·자율 안전 등 고안전성 확보 기술 개발”으로 설명가능한 인공지능(XAI) 기반의 실시간 위험예측·진단 모델과 자율안전 추천 시스템을 개발하여, 장거리 고압수소 배관망의 안전관리 신뢰성을 획기적으로 향상시키는 것을 목표로 함 ㅇ 본 과제는 물리엔진 기반 생성형 AI와 이종 데이터 멀티모달 융합 기술을 활용하여 수소 배관 위험을 예측하고, 규제 정합형 XAI 진단 및 PoF/CoF 기반 동적 대응 매트릭스와 긴급대응 프로세스 생성을 통한 자율안전 대응 체계 개발을 목표로 함. 아울러, 수소시범도시 기축 및 신규배관 이원화 실증과 KGS Code 표준화 연계를 통해 사업화 가능성을 입증하는 것을 목표로 함 ㅇ 수소 배관망 운영 전 과정(설계-시공-운영-정비)에서 발생하는 복합적·동적 위험을 AI로 예측·진단하고, 그 판단 근거를 투명하게 설명할 수 있는 XAI 기반 고안전성 기술 확보

연구범위

[1차년도 개발내용] ㅇ 기반 기술 확보 및 데이터 셋 구축 - (Task E) 생성형 AI기반 고압수소 배관망 안전데이터 생성 기술 개발 · GAN 기반 위험 데이터 생성 · 품질 검증 방법 개발: 생성 데이터 물리적 타당성 검증 지표 정의 - (Task D) 멀티모달 데이터기반 정량적 위험도 통합 방법 개발 · 고압 수소배관 손상 시나리오 확립 및 멀티모달 입력 데이터 정의 · 멀티모달 정량적 위험예측 모델 설계 [2차년도 개발내용] ㅇ XAI모델 개발 및 알고리즘 고도화 - (Task E) 생성형 AI기반 안전데이터 생성 기술 고도화 · 생성 데이터 고도화 - (Task D) 멀티모달 위험예측 모델 개발 · AI 기반 정량적 위험예측 기능 구현 - (Task B) XAI 적용 실시간 위험예측·진단 기술개발 · XAI기반 위험예측·진단 모델 · XAI모듈 통합 프레임워크 설계 · 긴급대응 프로세스 생성 - (Task C) AI기반 자율안전 추천 기술개발 착수 · 가상 시나리오·분류 생성 [3차년도 개발내용] ㅇ 통합 시스템 개발 및 성능검증 - (Task B) XAI기반 위험예측·진단 시스템 통합 · 인과추론 XAI 모듈 통합 · 멀티모달 위험예측 모델-XAI 융합 · GNN-XAI 모듈 - (Task C) AI기반 자율안전 추천 시스템 개발 · 가상 시나리오 분류 생성 완료 · 상황인지 가시화 전개 · 가상 시나리오 생성 - (Task A) AI모델 학습 및 성능 검증 · 신뢰성 확보 방안 수립 · Uncertainty Quantification 적용 · 예측/실측 데이터 대조 및 통합안전운영관리센터 연동 - (Task D) 멀티모달 위험예측 모델 개발 · 정량적 위험예측 기능 고도화 [4차년도 개발내용] ㅇ 현장적용 실증 및 고도화 - (Task B) XAI기반 현장적용 실증 · 현장 실증 - (Task C) 자율안전 시스템 현장 실증 · 현장 실증 - (Task A) 현장적용 실증 및 신뢰성 확보 · 현장 실증

기대효과

□ 연구개발 성과의 활용방안 ○ (장거리 배관망 기반 수소 이송 안전관리) 점차 확장되는 국가 장거리 수소 배관망 관련 실시간 위험을 감시 및 자율안전 관리할 수 있는 인공지능 모델 및 플랫폼으로 활용 ○ (수소도시 인프라 안전 점검) 수소 도시(울산, 포항 등) 내 배관망 운영사가 차량 탑재형 초정밀 누출 감지 장치와 결합된 온디바이스 AI 모듈을 활용을 기반으로 장거리 배관망의 누출 여부를 상시 점검 및 위험도를 측정할 수 있는 인공지능 모델 및 플랫폼 ○ (안전 규정 및 표준화 근거자료) 장거리 배관망 데이터 생성 모델의 예측 정확도와 설명가능한 인공지능 기술을 기반으로 수소 배관망의 안전 기준(KGS Code) 제·개정시 정량적인 기술 근거로 활용하여 제도적 안전성 강화 □ 연구개발 성과의 기대효과 ○ (과학·기술적 측면) 수소취성 및 부식 결함에 특화된 XAI 인과 분석 모델(H2-TCAV) 기술을 선점하여 글로벌 수소 안전 기술 리더십 확보하고, 위험 예측·진단·검사 데이터의 100% 디지털화를 달성하여 기존 아날로그 중심의 안전관리를 데이터 기반 지능형 체계로 전환 ○ (경제·산업적 측면) AI의 선제적 위험예측을 통해 가스 누출, 화재, 폭발 사고를 원천 차단함으로써 막대한 인명 및 재산 피해 비용을 절감하고, 기반의 투명하고 과학적인 안전관리 체계 가시화를 통해 수소 시설의 위험성에 대한 막연한 불안감을 해소하고 수소 경제 활성화에 기여 ○ (인프라 측면) 수소 인프라 전주기(생산-이송-활용)를 아우르는 데이터 기반의 관리 시스템을 구축하여 운영 효율을 극대화하고, 개발된 데이터 기반 시뮬레이터와 메타 운전 데이터를 활용하여 가상 사고 대응 훈련 프로그램을 운영함으로써 미래 수소 안전 전문 인력을 양성

자료실

본 (세부3) AI 기반 위험예측·진단·자율 안전 등 고안전성 확보 기술개발 저작물은 공공누리 "제2유형 출처표시+상업적이용금지" 조건에 따라 이용할 수 있습니다.