● 열수력 기초연구 분야
비등 현상에 대해서 전열 표면의 마이크로/나노 구조 및 젖음성 등 표면특성 변화에 따른 비등 열전 달성능 변화에 관한 실험 연구 및 해석모델 개발을 수행하고 있다. 핵비등영역부터 막비등영역까지 수조 및 유동 비등과 급속 냉각(quenching) 및 고온 액적 냉각(leidenfrost) 실험을 통한 열전달특성 평가와, 초고속 카메라 및 적외선 열화상 카메라를 활용한 국소 현상 분석을 진행하고 있다. 현재 한·미 공동연구과제(I-NERI)로 원전 안전성 증진을 위한 사고 내성 피복관 개발을 Univ-Wisconsin Madison과 함께 공동으로 수행하고 있다. 응축 현상에 대해서는 피동 잔열제거계통에서 관내 응축 열전달에 대한 실험 연구를 수행하여왔으며, 현재 표면특성을 이용한 응축 열전달성능 향상을 위해 마이크로 크기 이하의 액적 범위와 평판 및 관 내벽까지 확장한 실험 연구를 수행하고 있다. 고온 고압(최고 300°C, 최대 80기압)의 증기를 0.06kg/s로 공급 가능한 응 축실험 장비를 구비하고 있으며, 현재 미래부의 원자력연구기반확충사업으로 관내 적응 축 기초현상 과 열전달 증진기술 개발 과제가 진행 중이다.

● 원자력 안전 연구 분야

SMART 피동잔열제거계통 및 증기발생기의 관내 및 관외 열전달성능 연구, 연구로 사이펀 브레이커 장치 1:1 실증 연구 등의 대형 실험 연구와 MARS, CAP 코드 해석 연구를 진행해왔다. 후쿠시마 사고 이후 원자로용기 내부의 노심용융물 열유동 현상, 원자로용기 파손 이후 용융물과 냉각수간 상호작 용 및 증기 폭발, 용융물 입자 잔해층의 성장 및 냉 각, 노심용융물-콘크리트 상호작용, 격납건물 냉각 성 향상 등의 중대사고 주요 이슈에 관한 실험 및 해석 연구를 수행하고 있다. 고온 용융물실험을 위 한 중대사고 독립실험동(CANVAS)을 보유하고 있 으며, 노내 해석 In-house 코드 AIR, 노외 FCI 현상 코드 TEXAS, JASMINE, 중대사고 코드 MELCOR, CORQUENCH를 갖추고 있으며, 특히 노심용융물 파편입자의 침적과 잔해층 형성 및 내부 열유동특 성을 예측하는 CFD기반 해석코드를 개발 중이며, 현재 원자력안전위원회의 원전 사고대응 안전연구 센터과제와 노외 노심용융물 잔해층 냉각성에 관한 원자력원천기술 과제가 진행 중이다. 

● 차세대 원자력발전기술 연구 분야 

4세대 원자로 노형인 소듐고속로의 안전성 향상 을 위하여 소듐-물 반응성 저감을 위한 실험과 이를 뒷받침하는 원자단위의 화학적 해석 연구를 활발히 수행해오고 있으며, 차세대 발전시스템 후보인 초 임계 이산화탄소 Brayton 사이클의 성능 테스트 및 열교환기 개발 연구를 수행하고 있다. 본 연구실에 서는 액체소듐의 반응성을 직접 실험할 수 있는 격 리 챔버와 다양한 전용 실험 장치를 보유하고 있으 며, 국내 연구기관들과의 긴밀한 협력체계하에 다 년간의 원자력기반 확충사업 과제를 운영해오고 있 다. 그리고 고효율·고집적 발전시스템으로 주목받 고 있는 초임계 이산화탄소 Brayton 사이클 시스템 에 대한 확장성을 고려하여 액체소듐과 이산화탄 소의 반응실험 연구와 해석코드 개발을 추가적으 로 진행하고 있다. 한편, 초임계 이산화탄소의 임계 점 근처의 열유동특성 기초연구와 난류모델 개선, MARS 코드를 사용한 초임계 이산화탄소 발전시스 템 해석도구 개발 등의 연구를 진행하고 있다. 

● 원자력기술 응용 분야 

기초 열전달 및 상변화 현상의 응용 대상이 되는 에어컨 및 냉장·냉동고의 열교환기, 담수화 플랜트 증발기 등에 대한 실험 및 해석 연구를 수행하여 왔으며, 고집적 열 제거를 위한 마이크로 채널 상변화 연구를 이어오고 있다. 한편, 원자력 파생기술인 중성자 및 X선 가시화 기법을 사용하여 연료전지 내부의 열·유체유동현상을 관찰과 더불어 성능 향상 을 위한 연구를 수행중이다. 포항가속기연구소의 방사광 X선은 세계에서도 손에 꼽을 만큼의 고성능 대형 설비 중 하나로, 본 연구실에서는 방사광 X선 을 사용하여 수 마이크로 수준의 공간분해능을 가지는 영상촬영법으로 수소연료전지 내부의 물 분포 를 직접적으로 가시화하는 응용 연구를 진행해오고 있다. 현재 현대자동차의 산학과제를 통해 실제 수소연료전지 상용화에 앞서 최적화 연구 과제를 진행하고 있다. 이와 더불어 최근에는 열수력 기초 현상들에 대해서도 응용 분야를 확장하여 X선 가시화 기술을 사용한 열 및 물질 전달의 메커니즘 규명 연구를 활발히 진행하고 있다.

● 핵자료 연구 분야

본 연구실에서는 가속기를 이용하여 중성자 반응 단면적 감마선 반응단면적 등을 측정하여 기초 핵 자료를 생산하는 연구를 수행하고 있다. 교내에 위 치한 포항가속기연구소에 100MeV급 전자가속기 를 활용한 펄스형 중성자 설비를 보유하고 있으며, 중성자 비행시간법을 활용하여 중성자 전단면적 및 포획단면적 측정 연구를 수행하고 있다. 최근 디스 프로시움 시료를 사용하여 전단면적을 측정하는 실 험을 수행하였으며 향후, 철 동위원소의 전단면적 을 측정할 계획이다. 미국, 일본의 중성자 설비기관 과 공동연구를 수행하여 0.01eV에서 1,000eV의 디 스프로시움 동위원소의 중성자 포획단면적을 측정 하였다. 또한, 100MeV급 전자가속기를 활용하여 방사화 방법을 통한 핵자료 생산에 관한 연구도 활 발히 수행 중에 있다. 일본, 인도, 베트남 등의 해외 연구원들과의 공동연구를 수행하고 있으며 감마선 및 중성자 방사화 실험을 통해 기초데이터들을 측 정하고 있다. 

● 양성자가속기 기반 붕소 중성자 포획 치료기술 연구 분야 

붕소 중성자 포획 치료 연구는 기존의 광자 치료 및 입자 치료와 다르게 암을 선별적으로 치료가 가 능하다. 붕소 약물을 환자에게 투입하면 붕소원자 가 암세포에 축적되어, 대면적 중성자 빔을 조사시 붕소원자에 포획되어 10um 이내 비정의 리튬입자 와 알파입자가 방출되어 세포단위의 치료가 가능 하다. 기존의 붕소 중성자 포획 치료 연구는 원자로 기반의 치료법이 있었으나 원자로에서 생산된 중성 자는 열중성자로 치료깊이의 한계성이 있으며 원자 로 주변에 치료시설을 설치하기 어려운 점이 있었 지만, 양성자가속기를 기반으로 80kW급 양성자 빔 을 베릴륨 표적에 조사시키면 고속중성자를 생성하 고 감속집합체를 거쳐 열외중성자로 감속시킬 수 있다. 본 연구실은 환자 시술시간을 줄이기 위한 고 선속의 열외중성자 생성 및 정밀한 중성자 검출을 위해 MCNP 코드를 사용하여 양성자 및 중성자 수 송의 연구를 수행하고 있으며, 고속중성자 생성 표 적, 열외중성자 생성용 감속집합체, 정밀한 중성자 측정을 위한 중성자 검출시스템의 기초 및 응용 연 구를 진행하고 있다.

● 핵융합 플라즈마 연구 분야

플라즈마 물리학은 하전 입자들과 전기장, 자기장 사이의 복잡한 상호 작용을 해석하는 학문이며, 실험실에서 우주 공간에 이르는 넓은 영역의 플라즈마에 대한 이해를 제공한다. 본 연구는 기초 플라즈마 물리에 근거하여 핵융합 플라즈마 현상을 이해하고, 발전된 플라즈마 진단 장치를 개발하며, 이에 적용 할 수 있는 일반적인 이론을 연구하는 것을 목표로 한다.

● 인공지능-로봇 융합연구분야

인공지능-로봇 융합 연구 분야는 고도화된 인공지능 및 로봇 기술을 원자력시설 안전검사, 원자력시 설 자동화, 원자력시스템 무인화 등에 적용할 수 있는 융합기술 개발을 목표로 연구를 수행하고 있다.
원자력분야 응용 목적의 로봇은 일반적인 로봇과 다르게 극한의 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있 어야 하기 때문에, 고도화된 하드웨어 제작기술과 강인한 소프트웨어 알고리즘이 필요하다.
하드웨어 제작기술은 수중, 수상, 지상, 공중의 소형 로봇부터 대형 로봇, 특수 목적의 센서 플랫폼 설계 기술을 연구하고 있다.
소프트웨어 기술은 카메라, 초음파, 화학, 적외선카메라 등의 각종 센서의 데이터 처리 기법, 머신러닝 및 딥러닝 기법을 집중적으로 연구하고 있다. 또한 극한환경에서의 로봇의 자율주행 기술 및 제어 기술을 개발하고 있다.

● 원자력-인공지능 융합 연구 분야

Automatic Design Algorithm of Reactor Core

Designing reactor cores by means of an artificial neural network is a difficult challenge, because there are many variables in the core configuration.
This study presents a feasibility study on the automatic design of a research reactor core using an artificial neural network.
By imitating conventional design procedure, a way to design the core is developed by means of the artificial neural network and automatic machine learning.
The results reveal that the reactor core designed by the proposed method performs well and will, therefore, provide a clue to innovation in future reactor design with artificial intelligence.

● 원자력-인공지능 융합 연구 분야

AI Drone System for Fire Detection and Coping

For automatic detection and suppression of fire, AI drone system is under development.
Flaming regions in images obtained by cameras are localized by the embedded system with the segmentation technique.
After analyzing fire area, the guided flight system of drone is activated to the area, and fire extinguisher is automatically dropped.

● 원자력-인공지능 융합 연구 분야

Chromosome Detection System Using Deep-Learning Technique for Radiation Exposure

Dicentric Chromosome Assay (DCA) has been used for estimating the absorbed radiation dose following occupational or incidental radiation exposure.
The estimating procedure of DCA is labor intensive and time consuming, and therefore, it cannot be widely utilized for radiation mass casualty incidents.
Automatic estimation systems of DCA has been studied to improve the efficiency of the estimation procedure in previous studies. These methods, however, cause significant problems on the accuracy of the chromosome detection.
For improving the accuracy and efficiency of the DCA, an automatic estimation system of DCA using deep learning technique is under development in our research group.

● 원자력-인공지능 융합 연구 분야

Autonomous Mobile Drone

Generally, radioactive disposal facilities has low accessibility because of the problem related to the radiation exposure and complexity of the facility.
One of the solution for inspecting the facility is a use of drone; however, automatic drone controlling without GPS as well as considering the various obstacles is a difficult challenge.
Our team is trying to develop an autonomous control system of the drone with SLAM, ROS and deep learning technique.

● 인공지능-로봇 융합연구분야

Nuclear Power Plant’s Dome Inspection Robot

This robot system is a cooperative robot system for dome inspection in nuclear power plants (NPP).
It has the ability to perform a grid laser–based ceiling mapping and localization.
Non-destructive inspection is available by a wall-climbing agent robot, which is attached to the surface of the dome utilizing an aerodynamic force. Lifting drone equipped with the grabber mechanism lifts up the wall-climbing agent to the ceiling.

● 인공지능-로봇 융합연구분야

Autonomous Underwater Vehicle ‘Cyclops’

Underwater is one of the hazardous environments, and GPS and RF do not work. ‘Cyclops’ is an underwater robot of the hovering type, which enables precise 3-D position control in the water by using multiple propellers. I
t is equipped with various measurement sensors and navigation sensors such as high-resolution still camera, lighting system, acoustic camera, laser, and chemical sensor, so it can respond to various missions.
It can be used for underwater precision tasks such as underwater environment and ecological investigation, safety inspection of underwater structures.

● 인공지능-로봇 융합연구분야

Robust Perception Using Artificial Intelligence

Robots in hazardous robots use optical or acoustic sensors to sense the surrounding environment. In hazardous environment, there is no light source such as the sun and light is severely attenuated and scattered by fog, dust, and water. Therefore, optical sensors have limited views.
On the other hand, acoustic sensors are independent of visibility but have a limitation of low resolution and noise-to-signal ratio.
To recognize the surrounding environment robustly and perform precise mission in harsh condition, various artificial intelligence-based perception algorithms such as target object recognition, image enhancement, and opti-acoustic fusion are required.

● 인공지능-로봇 융합연구분야

3-D Mapping and Localization with limited visibility

In extreme environments with limited visibility, optical sensors have limited performance. The acoustic sensors can be one of the alternatives to the optical sensors in a low-visibility environment. However, the acoustic sensors have poor SNR characteristics, low-resolution problems, and loss of height information.
Therefore, a proper signal processing technique is required. This research is a 3-D seafloor scanning method using multibeam sonar.
It provides a unique analysis of sonar image geometry for extracting missing elevation information and can be continuously executed regardless of the existence of features.

● 원자력-인문사회 융합연구

원자력 산업의 발전을 위해서는 원자력을 둘러싼 사회적 갈등 요소를 파악하고 대응 방안을 모색함으로써 원자력 발전의 사회적 수용성 제고가 필요하다. 인문사회융합 분야는 원자력 관련 사회적 이슈와 관계지역주민의 인식 파악을 기반으로 원전 수용성 제고를 위한 지역 협력방안의 마련을 목표로 연구를 수행하고 있다. 원전 관련 이슈의 흐름을 언론기사, 소셜 데이터, 각종 통계자료 등 데이터에 기반하여 전반적으로 살펴봄으로써 원전에 대한 불안 요소를 파악하고 문제의 근거를 분석한다. 원전 지역에 대한 현지 조사를 실시하고 지속적 정책 소통과 문제 해결을 위한 방안을 도출, 이를 위해 주민 설문조사와 FGI(Focused Group Interview)를 실시하여 심층적으로 문제를 분석하고, 주민 및 주요 이해관계자들과 소통 플랫폼의 마련을 통해 지속적 정책수요 발굴과 더불어 안정적인 원전 운영과 관련 지역 활성화를 위한 장단기적 플랜을 마련하고자 한다.