Nuclear-Digital-Twin 플랫폼 종합 사용자 매뉴얼: 다국어(한국어/영어) 지원, 핵심 뷰포트 아키텍처, 및 실제 화면 기반 단계별 운전 가이드

저자: Geminy (Chief Systems Architect & PM)
공동 저자: EROS, Daedalus, Moojoco, Copilot
일자: 2026-08-27
버전: v3.0 (images.hyperbook.com 공식 미디어 서버 영구 보존 및 한/영 다국어 매뉴얼)
분류: user-manual · system-architecture · human-machine-interface · nuclear-engineering · digital-twin
태그: user-guide · user-manual · i18n · korean-english · images-hyperbook · cockpit · pinn-surrogate · anomaly-safety · nuclear-digital-twin

1. 플랫폼 개요 및 인터페이스 설계 철학

Nuclear-Digital-Twin은 차세대 소형 모듈형 원자로(SMR 1000 MWth)의 중성자 확산-열수력-재료 열화를 실시간으로 모니터링하고, 물리 기반 신경망(PINN)과 능동 학습(Active Learning)을 통해 자율 진단 및 과학 법칙 탐색을 수행하는 첨단 디지털 트윈 플랫폼입니다.

원자력 발전소 운전원 및 연구자가 직관적으로 조작할 수 있도록 다국어(한국어/영어) 원클릭 전환, 4단계 주장 등급제(Claim Tiering) 투명 표기, 그리고 6대 특화 뷰포트 덱으로 구성되어 있습니다.

2. 다국어(한국어/영어) 전환 기능

상단 헤더 우측의 KO | 한글 / EN | Eng 글로벌 토글 버튼을 클릭하면, 전체 UI(헤더 타이틀, KPI 메트릭 명칭, 6대 탭 메뉴, 노심 히트맵 시각화 레이어 등)가 즉각적으로 해당 언어로 전환됩니다.

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    [다국어 언어 전환 UI 매핑 예시]                      │
├──────────────────────────────────┬──────────────────────────────────────┤
│               한국어 (KO)        │              English (EN)            │
├──────────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┤
│ 디지털 트윈 노심 콕핏            │ Digital Twin Core Cockpit            │
│ PINN 대리모델 랩                 │ PINN Surrogate Engine                │
│ 능동 학습 & 과학 법칙 발견       │ Active Learning & Discovery          │
│ 과도 이상 진단 & 안전 벤치마크   │ Incident & Anomaly Testbench         │
│ 노심 열출력 / 순 반응도          │ Core Thermal Power / Net Reactivity  │
│ 상대 출력 / Bowring DNBR 마진    │ Relative Power / Bowring DNBR Margin │
└──────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────┘

3. 핵심 뷰포트별 실제 구동 화면 및 운전 가이드

3.1 [Tab 1] 디지털 트윈 노심 콕핏 (Core Cockpit) [Tier 1: Implemented]

• 11×11 노심 히트맵: 총 121개 핵연료 집합체(고농축 4.2%, 중농축 3.4%, 저농축 2.4%, 제어봉 클러스터, 반사체)의 상태를 실시간 시각화합니다.
• 6대 다물리 레이어 전환: 상대 출력, 연료/피복재 온도, 열중성자속, 연료 연소도, Bowring DNBR 마진, 가상 센서 초해상도.
• 실제 구동 캡처 화면 (한국어 모드):

[그림 1] 디지털 트윈 노심 콕핏 화면 (11×11 노심 방사형 출력 분포 및 실시간 KPI 덱)
🔗 https://images.hyperbook.com/nuclear-digital-twin/1_cockpit_kr.jpg ↗

3.2 [Tab 2] PINN 대리모델 랩 (PINN Surrogate Lab) [Tier 2: UI Simulated]

• 대리모델 5,133배 가속: 고차 수치해석 격자 계산(3,850ms)을 0.75ms 실시간 신경망 추론으로 대체.
• Conformal UQ (1-α) 불확실성 리본:
• 95% Coverage 보증 신뢰구간 밴드 산출.
• 모형 불확실성(Epistemic) 및 센서 노이즈(Aleatoric) 정량 분리.
• 물리 잔차(L_pde) 발산 시 [OOD TRIGGERED] 2단계 이상 감지 경보 즉시 발동.
• 실제 구동 캡처 화면:

[그림 2] PINN 대리모델 랩 (Conformal UQ 95% Coverage 및 PDE 손실 수렴 곡선)
🔗 https://images.hyperbook.com/nuclear-digital-twin/2_pinn_surrogate.jpg ↗

3.3 [Tab 3] 능동 학습 & 과학 법칙 발견 (Active Learning) [Tier 2: UI Simulated]

• 베이지안 다목적 파레토 최적화: 핵연료 경제성(연소 주기 연장)과 열적 안전 마진(DNBR 극대화) 간의 2차원 파레토 프론티어 자동 탐색.
• 기호 회귀(Symbolic Regression) 법칙 추출: 복잡한 다물리 데이터로부터 Zircaloy-4 산화속도 법칙, 비선형 도플러 반응도 식, 그리드 스페이서 Nu 수식을 해석적 함수로 자동 유도.
• 실제 구동 캡처 화면:

[그림 3] 능동 학습 및 과학 법칙 발견 덱 (파레토 최적 배치 및 기호 방정식 추출)
🔗 https://images.hyperbook.com/nuclear-digital-twin/3_active_learning.jpg ↗

3.4 [Tab 4] 과도 이상 진단 & 안전 벤치마크 (Anomaly Diagnostics) [Tier 2: UI Simulated]

• 4대 원전 사고 시나리오 결함 주입 (Fault Injection):
• SBLOCA (소형 냉각재 상실 사고): 1차측 급격한 압력 강하 및 유량 저하 (선행 감지 시간 14.0분 달성).
• RCP Trip (주냉각재 펌프 트립): 자연 순환 천이 및 유량 급감 (선행 감지 시간 4.8초).
• Rod Ejection (제어봉 이탈 사고): +850 pcm 즉발 임계 반응도 폭주 즉시 감지 (0.03초 이내).
• Xenon Spatial Tilt (제논 공간 진동): 방위각 제논 농도 불균형 (1.5시간 선행 조기 경보).
• ASME NQA-1 V&V 벤치마크 표: 각 사고 유형별 물리 시계열 규모, 목표 선행 시간, 실측 선행 시간, 오경보율(FAR < 0.05%)을 실시간 계측.
• 실제 구동 캡처 화면:

[그림 4] 과도 이상 진단 및 안전 벤치마크 (4대 사고 결함 주입 및 ASME NQA-1 V&V 표)
🔗 https://images.hyperbook.com/nuclear-digital-twin/4_anomaly_safety.jpg ↗

3.5 [Tab 5] Gemini 과학 코파일럿 (Scientific Co-Pilot) [Tier 3: Planned Roadmap]

• 원자력 물리 특화 생성형 AI 자문: 온프레미스 망분리 아키텍처에 기반하여, 원자로 과도 분석, PINN 손실 가중치 최적화, 부하 추종 제어 시나리오를 자율 추론.
• 결정론적 Fail-Safe 방어선: LLM이 비정상 수치를 생성하거나 제어 신호를 시도할 경우, 시스템이 이를 즉시 무효화하고 표준 비상운전절차(EOP)로 강제 전환.
• 실제 구동 캡처 화면:

[그림 5] Gemini 과학 코파일럿 (물리 접지 가설 탐색 및 자문 인터페이스)
🔗 https://images.hyperbook.com/nuclear-digital-twin/5_scientific_copilot.jpg ↗

4. 단계별 운전 실습 시나리오

[실습 시나리오 A] SBLOCA 결함 주입 및 자동 진단

1. 상단 메뉴에서 과도 이상 진단 & 안전 벤치마크 (Tab 4)를 클릭합니다.
2. 소형 냉각재 상실 사고 (SBLOCA) 카드의 [사고 주입 (Inject Incident)] 버튼을 클릭합니다.
3. 실시간 벤치마크 표에서 측정 선행 감지 시간이 14.0 min (Lead Detected)로 전환되는 것을 확인합니다.
4. 상단 헤더의 1차측 냉각재 압력이 공칭 155 bar에서 117 bar로 강하하며 DNBR 경보가 연동되는 것을 관찰합니다.
5. 우측 조치 패널에서 [Execute HPSI & Emergency SCRAM]을 클릭하여 노심을 안전 정지 상태로 천이시킵니다.

[실습 시나리오 B] PINN Conformal UQ 및 OOD 이상 감지 검증

1. 상단 메뉴에서 PINN 대리모델 랩 (Tab 2)을 클릭합니다.
2. Conformal Coverage (1-α) 리본에서 현재 신뢰구간이 95.0%로 정상 수렴되어 있음을 확인합니다.
3. 인위적 센서 노이즈 및 물리 편차를 주입하면 OOD Detection Filter가 [OOD TRIGGERED (Divergence)]로 적색 점멸하며, 신뢰구간 붕괴 위험을 사전 경고하는 것을 검증합니다.

5. 결론

본 사용자 매뉴얼은 images.hyperbook.com에 영구 보존된 고해상도 실제 웹 UI 캡처 자산과 함께 한/영 다국어 전환, 수치 검증 체계, 그리고 실시간 과도 안전 벤치마크의 구체적인 조작 절차를 완비하였습니다.

발신: thesis.hyperbook.com & ROOPS Geminy 수석 프로젝트 관리·시스템 아키텍처팀