韓国標準科学研究院（KRISS）が地震計1台の信号だけで原発内部の複数地点の揺れをリアルタイムで予測し、リスクの可能性を数値化するディープラーニング技術を開発したと26日明らかにした。
地震が発生すると、施設に大きな被害がなくても安全確認のための点検過程で長期間の稼働停止が生じ得る。実際、2016年のキョンジュ地震当時、ウォルソン原発1〜4号機は性能試験と精密点検を経て約80日後に再稼働した。
しかし地震直後にどの設備を優先点検すべきかを判断する情報は限定的で、把握が難しい。原発の主要地点ごとにセンサーを設置するには配線や認可、保守などの制約があり、数値解析方式は結果を得るまでに時間がかかる。
KRISSの研究チームはこれを補完するため、1台の地震計で計測した地震波を人工知能（AI）で解析し、センサーが設置されていない原発内部139カ所の振動応答を推定するバーチャルセンシング技術を開発した。学習過程に含まれていない実地震記録でも予測性能を確認した。
今回開発した技術は、各地点の振動が事前に設定した危険基準を上回る可能性も0〜100%で算出する。これを活用すれば単に安全と危険を区分するだけでなく、危険可能性の高い位置から点検順序を定める際の参考になる。
研究チームは構造物の固有振動数に基づいてAIモデルの構造を設計する方式も示した。従来の大型ディープラーニングモデルよりパラメーター数を大幅に減らしつつ同程度の精度を確保し、計算負荷を抑えた。
研究チームは当該技術を原発だけでなく、半導体工場、データセンター、プラントなど地震に敏感な産業施設にも適用できるとみている。
イ・ジェボムKRISS主任研究員は「安全分野のAIは正確な予測だけでなく判断の限界を認識することが重要だ」と述べ、「これを土台に不確実な状況を知らせ、人の追加判断を支援する信頼できるAI技術を開発する」と語った。
今回の研究結果は国際学術誌『リライアビリティ・エンジニアリング・アンド・システム・セーフティ（Reliability Engineering & System Safety）』などを通じて発表された。
参考資料
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering（2025）、DOI: https://doi.org/10.1111/mice.70051
Reliability Engineering & System Safety（2026）、DOI: https://doi.org/10.1016/j.ress.2026.112582
Nuclear Engineering and Design（2026）、DOI: https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2026.115114