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[플랜트 조선 컨퍼런스 2022] 질문 답변 _ 한국원자력연구원 (유용균)

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댓글 0건 조회 74회 작성일 2022-02-24 15:49

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[질문 1] 원자력연구원의 인공지능 관련 최근 이슈와 해결사례가 궁금합니다.

하나로 원자로 관련 이상탐지(계통, CCTV), 자율운전(2차측 온도제어)에 인공지능을 도입하고 있으며, 폐기물처리감시, 비파괴검사, 디지털트윈 등에 활용되고 있습니다.


[질문 2] 원자력연구원의 인공지능응용전략실이 Hub and Spoke 조직으로 효율적으로 운영되고 있는 방법에 대해서 질문드립니다

Hub는 인공지능전담조직으로 운영되고 Spoke는 현업부서에서 domain 지식을 가지고 있으면서 인공지능을 잘 이용하는 분들로 구성됩니다. Spoke팀은 허브조직과 연결고리역할을 하며 각 현업분야의 문제를 발굴하고 데이터를 제공하여 인공지능조직과 협업이 잘 이루어지도록 노력합니다. 아래 참고자료를 참고해 주세요


참고 링크: https://www.slideshare.net/slideshow/embed_code/key/iRB7T7XqVTZkOK


[질문 3] 원자력연구원의 인공지능 프렌즈 활동중에서 알파코드, DeepMind와 관련된 활동들에 대해서 문의드립니다

알파코드와 직접적으로 관련이 있는 연구는 수행하고 있지 않습니다만, OpenAI의 수학문제 증명 인공지능과 관련된 과제를 수행중입니다. 딥마인드의 연구중 최근에 nature에 발간된 핵융합 플라즈마 제어와 같이 제어 효율을 늘리는 제어기 설계에도 관심이 있습니다.


[질문 4] 코딩이 자동화되면 프로그램을 활용하여 누구나 코딩할 수 있게 될 것 같은데요, 어떤 분야에 활용할 수 있을지 구체적인 적용 가능 분야가 궁금합니다.
현재도 copilot과 같이 주석을 달면 코드를 생성해주는 기능을 잘 이용하여 코딩하는 시간을 줄이는 것이 가능하다고 생각합니다. 조금 먼 미래를 상상해보면.. 자기가 자기자신을 프로그래밍하는 그런 강인공지능이 탄생할 가능성도 없지는 않지 않을지…

[질문 5] AI의 관건은 데이터인데 어떻게 양질의 데이터를 수집하고 가공해서 학습을 시키고 기술에 사용할 수 있을까요?
AI의 관건은 양질의 많은 데이터이지만, 학문적으로 데이터의 수가 부족하거나 품질이 부족할때 가능한 그러한 문제를 극복하기 위해서 고민하는 분야이기도 합니다. 양질의 데이터를 모으기 위해서 국가적으로 데이터구축사업 등이 진행되고 있습니다. 양질의 데이터를 갖추기 위해서는 한마디로 돈이 많이 들고… 측정하기 위한 표준… 그리고 한번에 많은 데이터를 갖추는 것보다 인공지능 모델개발과 병행해 가면서 단계적으로 진행하는 것이 필요합니다. 

[질문 6] 기업에서 머신 비전을 이용하여 폐기물을 원활하게 관리할 수 있는 방법에 대해서 문의드립니다
객체인식 기술을 이용한 폐기물 분류, object detection을 이용한 객체 위치 추정 -> 로봇을 이용한 자동분류, 인적오류 저감… 등 다양한 사례가 있습니다. 해외의 경우 자동 폐기물 분류 시장에 상당한 기업들이 있습니다.

[질문 7] 하나로 원자로 이상탐지 시스템을 구축하는 동안 경험하신 문제점이나 애로사항들을 해결하신 방법에 대해서 질문드립니다
데이터 보완과 데이터 변환문제. 이론적으로는 잘될 것 같은데 실제로 잘 동작하지 않는 문제가 많습니다. 많은 이상 상황이 데이터로 볼 수 없는 경우도 많구요… 그리고 민감한 시설에 추가로 이런 시스템을 구축하는 것에 대한 규제 등도 문제가 되는것 같습니다.

[질문 8] 디지털 트윈을 통해 최적화 방안이 무엇이 있나요
KAIST 장영재교수님이 가장 잘 하시는 것 같습니다. 관련된 기사와 최근 창업한 회사에 대해서 검색하시면 많은 정보 얻으실 수 있습니다. 

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