서 론

한국의 원자력발전소의 경우 1955년 미국과 원자력 협력 협정을 체결한 이후, 원자력의 평화적 이용을 위한 연구를 본격적으로 시작하였다. 1978년에는 한국 최초의 원자력발전소인 1호기가 상업 운전을 개시하며 본격적인 원자력 발전 시대를 열었다(NAK, 2024). 이후 1980년대와 1990년대에 동해, 서해, 남해에 원자력발전소가 건설되었고, 현재 이들 발전소는 국내 전기 수급의 약 30.47%를 차지하고 있다. 하지만 원자력발전소는 24시간 전력 생산이 가능하지만, 정지 시에는 많은 시간과 비용이 소요되는 단점이 있다.

원자력발전소의 정지 원인 중 하나는 해양생물의 유입이다. 특히, 멸치류, 해파리류, 난바다곤쟁이류, 살파류 등이 취수구에 유입되어 문제를 일으키며, 이들은 주로 3~8월 사이에 출현하였다(OPIS, 2023). 해파리는 동중국해 북부에서 북상하여 제주도 남서부 해역을 거쳐 한국 연안으로 유입하는 것으로 보고되었다(NIFS, 2023). 국립수산과학원의 조사에 따르면, 노무라입깃해 파리는 6월부터 증가하여 8월에 가장 많이 출현하고, 10월에는 감소하는 경향을 보였다(NIFS, 2022). 해파리 출현으로 인해 어업과 상업 분야에서 막대한 피해가 발생하고 있으며(Kim et al., 2014), 피해 규모는 어구나 어망에 대한 손실로 약 2,300억 원, 원전 취수구 막힘으로 인한 피해는 약 580억 원, 해수욕장 및 관광산업에서의 피해는 약 170억 원에 달한다.

본 연구는 원자력발전소 취수구 막힘으로 인한 피해는 약 580억 원으로 추정되지만, 정지 시간에 따라 총피해액은 더 많을 수 있다. 1987년부터 2022년까지 원자력발전소의 정지 사례 13건 중 11건이 생물 유입으로 인해 발생했으며, 최근 2021년에는 살파로 인해 두 차례 가동 중단이 되어 약 400억 원의 손실이 발생하였다(OPIS, 2023).

현재 원자력발전소 발전기 냉각을 위해 인근의 해수를 취수하는데 취수 과정에서 취수구로 해양생물의 유입이 발생하며 현재는 생물 유입 방지를 위해 발전소에서 취수구 주변으로 유입 방지 스크린 또는 그물망으로 설치하여 방재하고 있으나 여전히 크고 작은 피해가 발생하고 있다. 유해 생물이 유입되었을 시 1차, 2차 방재 설비를 통과한 유해 생물은 취수구 유입구까지 도달하여 취수구를 막아 가동 중단을 시키며, 현재로서는 일차적인 물리적 방지 대책으로 운영되고 있다.

국내 선행 연구로는 화력 발전소 주변 해역의 식물플랑크톤 군집과 1차 생산력(Lee et al., 1998), 발전소 주변 해역의 식물플랑크톤 군집 특성(Kang, 2008), 원자력발전소 주변 해역의 대형저서동물 군집구조(Seo et al., 2009), 음향을 이용한 원자력발전소 취수구 주변 해역의 해양생물 분포 조사(Park et al., 2023), 원자력발전소 주변 표층 해역의 생물 음향산란 분포(Min et al., 2024) 등 주변 해역의 플랑크톤 군집과 생물군집, 출현생물의 음향산란에 관한 연구는 진행되었다. 국외 연구로는 원자력발전소 취수구의 해양생물 모니터링 시스템(Zhihong et al., 2017), 음향학적 방법을 이용한 Hongyanhe 원자력발전소 취수구 생물 모니터링(Wang et al., 2020) 등이 있지만, 실시간 무선 통신 방식이 아닌 육상에서 진행된 데이터 로그 방식이며 현재 국내에서는 원자력발전소 취수구 주변의 유해 생물 모니터링 연구는 현저히 부족한 실정이다.

본 연구는 수중음향과 수중 카메라를 활용하여 생물 출현을 실시간으로 자동 감시하는 기술을 개발하는 데 중점을 두고 있다. 실시간으로 파악하기 어려운 위치에 장비를 설치하여 생물 관측 범위를 최대한으로 확장하고, 수중음향 데이터의 정확성을 높이며 오류를 줄이기 위해 수중 카메라의 영상 데이터를 활용하여 분석하였다. 이를 통해 원자력발전소 취수구 주변의 생물 개체수를 추정하고, 분석 결과와 위기 경보 단계를 종합하여 방재 대응 체계를 구축하는 데 이바지하고자 한다.

재료 및 방법

본 연구는 수조 테스트와 해상테스트로 진행되었으며 수조 테스트의 경우 2023년 5월 11일 전남대학교 수산증양식센터 가로 5.5 m × 세로 5.5 m × 높이 6 m 수조에서 진행되었다. 원전 주변 유해 생물을 선제적으로 탐지하기 위해 육상에서 수조 테스트와 현장에서의 해양생물의 음향 모니터링을 위해 과학어군탐지기를 이용하여 출현 분포에 대한 실험을 진행하였다. 기존 LTE 통신을 이용한 부표형 어군탐지기 경우 리튬 배터리를 이용하여 시스템 동작을 전원 타이머를 이용하여 ON, OFF가 되도록 설정하여 진행되었고 배터리 용량 문제로 인해 OFF 기능을 사용하였지만(Kang et al., 2022), 본 연구에서는 실시간으로 육상에서 해상데이터를 취득할 수 있도록 전원의 경우 태양광 시스템을 이용하여 실시간으로 해상 데이터를 육상에서 취득할 수 있도록 진행되었다.

계측 시스템 교정(Calibration)

육상에서의 계측 시스템 교정(Calibration)은 과학어군탐지기(DT-X, BioSonics, USA)의 데이터 전송 및 밀도 분석을 확인하기 위하여 1차 테스트로 2023년 5월 11일 전남대학교 수산증양식센터 수조에서 실험하였다. 밀도 분석을 위해 10 mm 철구 21개를 순차적으로 증가시켜 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21개까지 설치를 하여 밀도 변화에 대한 데이터를 획득하였다. 또한, 1~9 개의 철구를 설치하기까지는 수중 카메라를 이용하여 진동자 탐색 범위에 대한 오차를 줄이기 위해 수중 카메라를 동시 운영하였다.

선행적으로 유해 생물에 대한 밀도 분석을 위해 과학 어군탐지기와 수중 카메라를 수조에 설치하고 10 mm 철구를 이용하여 진행하였다. Table 1에 나타낸 바와 같이 과학어군탐지기는 주파수 120 kHz, Split beam 방식이며 펄스 주기는 1초에 1 ping으로 설정하였다. 진동자(120kHz 6° DT-X, BioSonics, USA)와 수중 카메라 설치는 전용 지그를 제작하여 각각 한쪽 벽면에 설치하였고 수심은 각 3 m로 하여 진행되었다(Fig. 1). 수집한 음향자료는 분석 소프트웨어(DT-X, Visual Acquisition S/W, BioSonics, USA)를 이용하여 처리하였다.

진동자 전용 지그의 경우 진동자를 고정할 수 있는 고정 브래킷과 수심 조절을 위해 메인 거치대 길이를 4,761.5 mm로 설계(AutoCAD, 2021)하였고 메인 거치대를 고정하기 위해서 가로 1,900 mm, 세로 456 mm의 고정 베이스로 구성하였다(Fig. 2). 메인 거치대를 조절하여 진동자가 수면에서 최소 600 mm, 최대 4,500 mm 수면 아래까지 설치가 가능할 수 있도록 하였다.

또한 밀도 테스트를 위한 10 mm 철구를 설치할 수 있는 지그를 설계(AutoCAD, 2021) 제작하였고 메인 거치대를 고정하기 위한 고정 베이스 길이인 가로 1,900 mm, 세로 600 mm로 같은 길이로 제작되었다. 철구를 설치할 수 있는 라인 홀은 2 mm이고, 홀의 간격은 25 mm × 25 mm, 철구를 메달 수 있는 PE 라인 고정판은 가로 470 mm, 세로 470 mm인 정사각형으로 구성하였다(Fig. 3).

밀도 분석을 위해 스테인리스 10 mm (SUS306) 철구를 이용하였다. 철구를 감싸기 위해 PE 합사(0.18 mm) 를 이용하여 그물주머니를 제작하였다(Fig. 4). 진동자의 탐색 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 철구를 설치하기 위해 진동자의 탐색 범위는 수조 크기를 고려하여 3 m로 정하였고 범위 설정은 아래의 회귀식 (1)을 이용 하여 설정하였다.

진동자의 빔 각의 반지름(θ)과 거리(L)를 계산하여 진동자로부터 3 m 전방으로 약 300 mm 탐색 범위 내에 철구를 설치하여 테스트를 진행하였다(Fig. 5).

해상 계측 실험

본 연구에서 과학어군탐지기로 수조 테스트에서의 결과를 바탕으로 현장 테스트가 진행되었다. 현장 테스트는 원자력발전소 인근에 수중카메라 부이와 과학어군탐지기 부이를 설치하여 2023년 7월 28일부터 2023년 8월 1일까지 진행되었다. 테스트 기간 중 가장 많은 어군이 보이는 2023년 7월 31일 밤 12시부터 2023년 8월 1일 밤 12시까지 음향 데이터 SV(Backscattering strength, 후방 산란 강도)로 분석하였다.

해상 계측 실험에서 과학어군탐지기, AP 통신(GTWave860S, GOT, Korea), 솔라시스템용 POE(GTWave- S641GS, GOT, Korea), 솔라모듈(SCM300WN, SolarCenter, Korea), 태양광 충전 컨트롤러(VS6048AU, EPEVER, China), 인산철배터리(SEEN SLB 12V, SolarCenter, Korea)를 이용한 부표와 수중 카메라 부표를 설계 제작하여 설치하였다(Fig. 6).

해상 부이의 경우 진동자로부터 수면과 해저지형에서 들어오는 노이즈를 최소화하기 위해 깊이 6 m까지 하강 시킬 수 있는 수동 윈치를 설치하여 자유롭기 수면 아래와 위로 동작할 수 있도록 하였다. 이는 과학어군탐지기의 신뢰성과 정확성을 파악하기 위하여 수중 카메라를 이용하여 비교 분석하기 위해 진행되었다.

과학어군탐지기의 통신 방식은 AP통신 방식을 적용 하였고 수중 카메라 통신 방식은 LTE 라우터를 이용하였다. 해상 부표에서의 외부 전원을 위해 두 장비 모두 태양광 패널과 배터리를 사용하였다. 모니터링 설정 조건은 과학어군탐지기의 음파 주기는 1초에 1 ping, 탐지 거리는 위의 식 (1)을 이용하여 수면과 해저에서 발생하는 노이즈를 최소화할 수 있는 거리를 설정하여 1~160 m로 진행하였고(Fig. 7) 수중 카메라의 경우 해상도 1,080P (1,920×1,080), 전송 주기 10초에 1장, 전송 포맷은 H264, JPG로 설정하여 진행되었다(Table 2).

해상 설치 장소는 2023년 7월 28일부터 2023년 8월 7일까지 원자력발전소 취수구 주변에 부표를 설치하여 데이터를 획득하였고, 과학어군탐지기와 육상 서버의 거리는 1.8 km이고, 수중 카메라 부표까지는 100 m 거리에 설치하여 진동자가 수중 카메라가 설치된 부표를 바라보도록 설치하였다(Fig. 8).

본 연구의 해양생물 모니터링 및 경보 시스템은 유해 생물의 많은 증가로 인한 위험 수치를 나타낼 때 경보를 알려주는 시스템으로써 수중 음향신호인 에코 데이터와 카메라 신호인 이미지 데이터를 서로 비교하게 되어 수치 예측과 확률 예측을 하고 상황을 판단하게 된다 (Fig. 9). 수치 예측은 영상 이미지를 이용하여 종에 대한 정보를 확인하고 수중음향 데이터인 에코 데이터를 비교하여 밀도에 대한 정보를 예측한다. 확률 예측은 거리 및 이동 방향에 관한 부분이며 과학어군탐지기를 이용하여 객체의 이동 방향을 예측하는 데 이용된다. 현장 시험의 경우 수중 카메라를 이용한 영상 알고리즘의 대해서는 영상 학습은 진행되지 않았으며, 종을 판별하기 위해 확인용으로 수중 카메라를 설치하여 진행되었다. 음향 데이터와 카메라 데이터가 일차적으로 전달되었다면 유해 생물인 해파리, 살파 또는 소형 어류에 대한 밀도를 분석하여 이미지와 수중음향 데이터인 에코 데이터를 작업자에게 경고 알람을 전달하고 빠른 대응을 하기 위한 시스템이다.

결과 및 고찰

계측 시스템 교정(Calibration) 결과

밀도 분석을 위해 10 mm 철구 21개를 순차적으로 증가시켜 나타낸 결과는 Fig. 10, Fig. 11에 나타내었다. 1~9개의 철구를 설치했을 때 결과는 1개의 철구 SV(Backscattering strength, 후방 산란 강도)는 –48.6 dB로 나타났고 3개일 때 –44 dB, 5개일 때 –41.2 dB, 7개일 때 –38.1 dB, 9개일 때 –36 dB로 점차적으로 밀도에 대한 증가로 나타났다(Fig. 10).

1~9개까지 철구를 설치했을 시 진동자 탐색 범위(300 mm) 내에 안착하였으며, 이후 추가로 설치한 철구는 기존 철구 범위의 안쪽에 위치되어 별도의 수중 카메라 측정은 하지 않았다.

11개가 설치된 철구 SV(Backscattering strength, 후방 산란 강도)는 –35.2 dB로 나타났고 13개일 때 –34.1 dB, 15개일 때 –34 dB, 17개일 때 –32.1 dB, 19개일 때 –32 dB, 21개일 때 –31.1 dB로 점차적으로 밀도가 증가하는 결과로 나타났다(Fig. 11). 1~21개까지 철구를 증가함으로써 밀도의 변화는 전체적으로 증가하였고 이를 비교하기 위해 회귀식 (2)를 적용하여 이론치 값을 나타내었다.

전체적인 결과는 이론치 값과 실제 수중에서 획득한 데이터를 비교했을 시 결과적으로 이론치와 결과 값이 서로 유사한 것으로 나타났다(Fig. 12).

해상 계측 실험 결과

해상 계측 실험 음향 데이터 SV (Backscattering strength, 후방 산란 강도) 결과는 다음과 같았다. 2023년 7월 31일 밤 12시부터 새벽 1시까지의 SV는 –46.4 dB, 새벽 3시부터 4시까지의 SV는 –44.8 dB, 오전 6시부터 오전 7시까지의 SV는 –51.6 dB, 오전 9시부터 10시까지의 SV는 –59.9 dB로 나타났다(Fig. 13).

오후 12시부터 오후 1시까지의 SV는 –63.4 dB, 오후 3시부터 4시까지의 SV는 –57.7 dB, 오후 6시부터 7시까지의 SV는 –54.4 dB, 2023년 8월 1일 밤 12시부터 1시까지의 SV는 –47.7 dB로 나타났다(Fig. 14).

그림과 같이(Fig. 15) 어군이 가장 많이 분포한 시간은 2023년 7월 31일 새벽 3시 30분경이었고 이때의 SV는 –44.8 dB였다. 어군 분포가 가장 낮은 시간은 2023년 7월 31일 오후 12시 30분경이었고 이때의 SV는 –63.4 dB로 나타났다(Fig. 15). 연구의 목적인 유해 생물인 해파리 탐지를 위한 모니터링이었지만 해파리는 나타나지 않았고 치어로 보이는 어군의 분포가 확인되어 나타내었다. Zhihong et al. (2017)이 수행한 원자력발전소 취수 구에 대한 해양생물 모니터링 시스템 연구에서는 900 kHz의 작동주파수와 부채꼴 범위 180° 이상의 탐색 범위를 가진 과학어군탐지기를 사용하였는데 모니터링 과정에서 어류의 분포는 확인했으나 현장 데이터의 경우 해파리와 같은 유해 생물은 탐색되지 못하였다. 또한, 음향학적 방법을 이용한 hongyanhe 원자력발전소 취수구의 생물 모니터링(Wang et al., 2020) 연구의 경우 70 kHz의 작동주파수를 가진 과학어군탐지기(EK60, 70kHz, Simrad, Norway)를 이용하여 해파리 출현에 관한 연구를 진행하였으나 Zhihong et al. (2017)의 연구와 마찬가지로 해파리 등 유해 생물의 모니터링 결과는 얻지 못했다. 즉, 유해 생물 출현에 대한 정보는 장기적인 연구로 실제 출현했을 시에 대한 정보 획득이 필요할 것으로 보인다.

결 론

원전 주변 해역에 출현하는 해양생물의 음향 모니터링을 위해 과학어군탐지기를 이용하여 출현 분포조사를 수행하였다. 원자력발전소 주변에 직접적인 위협 요인인 해파리나 살파와 같은 유해 생물에 대한 데이터를 획득하고자 하였지만, 현장 결과와 같이 해파리나 살파는 나타나지 않았다. 그러나 가장 많은 어군 분포가 나타난 2023년 7월 31일 밤 12시에서 새벽 3시 30분까지의 데이터 경우 수중 카메라의 24시간 촬영을 위해 카메라 전방으로 조명을 비춰줬으며 이에 따라 치어로 보이는 어군이 조명 근처로 군집되는 결과가 나타났다. 2023년 7월 31일 오전 6시 30분부터 치어로 추정되는 어군이 점점 사라지면서 2023년 7월 31일 오후 12시 경에는 어군이 나타나지 않는 결과로 나타났다가 다시 2023년 8월 1일 밤 12시 30분경 수중 카메라의 조명으로 인해 다시 치어로 보이는 어군이 군집을 이루는 결과로 나타났다. 비록 현장에서 해파리나 살파와 같은 유해 생물은 나타나지 않았지만, 육상 서버와 1.8 km 떨어진 해상 모니터링 부이와 통신은 원활하게 진행되어 음향 데이터를 획득하였고 그 결과 현장 조사해역에서 출현한 생물의 SV의 결과는 확연히 낮보다는 치어들로 인한 새벽에 많은 SV 분포가 이루어졌다. 원자력발전소 취수구 주변의 해파리나 살파와 같은 유해 생물에 대한 에코 데이터를 획득하기 위해서는 장기적인 모니터링이 필요할 것으로 보인다. 해파리의 유입량에 따른 경보 시스템 구축이 된다면 방재 대응이 더욱 원활하게 진행되어 유해 생물로 인한 피해는 줄어들 것으로 보이며 또한, 연구를 뒷받침하는 통계적인 데이터가 될 수 있을 것이다.