Korean Institute of Information Technology

The Journal of Korean Institute of Information Technology - Vol. 22 , No. 11

[ Article ]
The Journal of Korean Institute of Information Technology - Vol. 22, No. 11, pp. 155-165
Abbreviation: Journal of KIIT
ISSN: 1598-8619 (Print) 2093-7571 (Online)
Print publication date 30 Nov 2024
Received 23 Aug 2024 Revised 09 Sep 2024 Accepted 12 Sep 2024
DOI: https://doi.org/10.14801/jkiit.2024.22.11.155

3D Scan-to-BIM을 활용한 노후 원전 해체재고량 산정 방법
김유수* ; 이해연**
*국립금오공과대학교 디지털융합공학과 박사과정, 한국전력기술㈜ 사업부책임자
**국립금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과 교수(교신저자)

A Methodology for Assessing Decomissioning Waste Inventory for Aging Nuclear Power Plants Leveraging 3D Scan-to-BIM
You-Soo Kim* ; Hae-Yeoun Lee**
Correspondence to : Hae-Yeoun Lee Dept. of Digital Convergence Engineering, Kumoh National Institute of Technology, Korea Tel.: +82-54-458-7548, Email: haeyeoun.lee@kumoh.ac.kr


초록

2차원 설계정보 기반 역설계 방법을 통한 노후 원전 해체재고량 산정의 유효성은 입증되었으나, 특정 건물로 한정하여 물량을 평가할 경우 철거대상의 부피/크기 등의 수치 오류와 기능위치에 따른 물량의 분류 오류로 인한 재고량의 편차가 발생하는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존연구의 한계를 극복할 수 있는 3D Scan-to-BIM 역설계 방법을 제안한다. 고리1호기 복수탈염설비건물 내부 구조물ㆍ계통 및 기기의 3차원 스캐닝을 시행하고 역설계를 통하여 3D Scan-to-BIM을 구축함으로써, 해당 건물 내부의 실제 배치 현황을 파악하였다. 전통적인 평가 방식에서 분류한 해당 건물의 재고량은 구조물의 경우 –46%~+70%, 계통의 경우 –65%~+0%, 기기의 경우 –76%~+955%의 오차 범위에 있음을 보임으로써 3D Scan-to-BIM을 활용한 노후 원전 해체재고량 산정 방법의 효과성을 입증하였다.

Abstract

Reverse engineering based on 2D design data has been validated to estimate decommissioning waste inventory at aging nuclear power plants. However, evaluating the waste inventory of only a specific building can lead to discrepancies in quantity due to numerical errors in the volume, size, etc. and classification errors in quantity based on functional location of items to be dismantled. This study proposes a 3D Scan-to-BIM reverse engineering method to overcome the limitations of the previous study. By conducting 3D scanning to structures, systems, and components within the condensate polishing building of Kori Unit 1 and establishing a 3D Scan-to-BIM model through reverse engineering, the actual layout within the building was identified. A comparison with the traditional assessment method revealed substantial discrepancies in inventory estimation, with errors ranging from -46% to +70% for structures, -65% to +0% for systems, and -76% to +955% for components. These results validate the efficacy of the 3D Scan-to-BIM methodology for precise decommissioning waste inventory in aging nuclear power plants.


Keywords: 3D scan-to-BIM, digital transformation, DX, reverse engineering, aging nuclear power plants, decommissioning

Ⅰ. 서 론

국내 원자력발전소(원전) 해체를 위한 최종해체계획서는 ‘원자력안전법’과 ‘원자력이용시설 해체계획서 등의 작성에 관한 규정’에 따라 작성해야 한다[1]. 최종해체계획서 작성의 필수입력 자료는 방사능에 오염된 철거 대상 구조물ㆍ계통 및 기기에 대한 해체재고량이다.

기존연구에서 수작업에 기반한 해체물량 산정 방식 대비 디지털 전환 방식을 활용한 노후 원전 전체를 대상으로 한 해체재고량 산정 방법의 효과성은 입증되었으나 디지털 전환의 기본 자료인 2차원 도면 및 도서에 기재되어 있는 설계정보인 부피, 중량, 크기 등의 수치에 오류가 있거나, 기능위치에 기반하여 특정 구역의 물량을 분류하면 해체재고량의 오류가 발생하는 문제가 도출되었다[2].

원전은 설계수명 동안 10년 주기로 안전성평가를 실시하고, 그 결과에 따라 원전의 기능과 품질 등을 유지하기 위해 일부 구조물ㆍ계통 및 기기의 설계변경을 시행한다. 또한, 사용 연한에 도달한 기기/부품 등은 표준정비지침 등에 따라 설비개선을 수행한다. 설계변경과 설비개선으로 원전 설계정보의 변경은 필연적으로 발생한다. 하지만 2차원 도면에 기반한 디지털 전환 3차원 역설계 과정에서 일부 구조물ㆍ계통 및 기기의 일부 설계정보에 오류가 있음을 발견하였다. 수십 년의 원전 운영기간 동안 수행한 설계변경과 설비개선을 모두 빠짐없이 기록하여 수십 만장에 달하는 도면/도서의 모든 설계정보를 완벽하게 형상관리하는 것은 사실상 불가능하다. 원전의 설계정보는 발전소 운영 관점에서 기능위치로 정리되어 있다. 이로 인하여 철거 대상의 도면/도서도 대다수 기능별로 작성되어 있고, 철거 물량도 실제 설치 구역이 아닌 기능 위치에 따라 재고량이 산정되었다. 상술한 두 가지 이유가 최종해체계획서의 기초자료인 해체재고량 오차의 주요 원인이며, 본 연구에서 상세하게 고찰하여 더 나은 방법을 제안하고자 한다.

원전은 방사선(능)에 의한 작업자와 주민의 안전을 도모하기 위하여 최종해체계획서 승인 이전 구조물ㆍ계통 및 기기에 영구적인 변형을 유발하는 방법을 통한 물량 조사는 불가능하다. 건설산업분야에서 문화재 복원 및 노후 건물의 개보수를 위해 비접촉 방식으로 현장을 3D 스캐닝 적용 사례를 확인하였다[3]-[5]. 원전 산업에서는 3D 스캐닝을 활용한 현장 조사가 제안형 형식의 이론적인 연구에 머물러 있다[6]-[8]. 원자력이용시설의 해체 비용에 대한 국제적인 구조를 제시하고 해체작업난이도별 해체공사 수행 단계별 해체 비용을 재 계산할 수 있는 연구 사례도 검토하였다[9]. 하지만 선행연구는 원전별 특성 및 적용 법령 등의 차이로 인하여 국내 노후 원전에 적용하는 것은 한계가 있다.

본 연구에서는 기존연구의 문제점을 고찰하고 개선하여 해체재고량의 정확성을 향상할 수 있는 3D Scan-to-BIM를 활용한 디지털 전환 기법을 새로운 해체재고량 산정 방식을 제안한다. 국내 원전 최초로 영구정지 중인 고리1호기 복수탈염설비건물을 대상으로 3차원 스캐닝을 시행하였고, 건물에 설치된 구조물ㆍ계통 및 기기의 점군자료(Point cloud data)를 확보하였다. 그 후에 획득한 점군자료를 기초로 3차원 역설계(Reverse engineering)를 수행하여 물량평가를 위한 기본 자료를 생성하였다. 마지막으로 3차원 모델링 디지털 자료에서 추출한 정보로 기존 해체재고량과 비교하였다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장은 2차원 도면/도서에 기재된 설계정보와 기능위치에 기반한 물량평가 방식에서 발생할 수 있는 문제점을 기술하고, 이를 식별할 수 있는 3차원 스캐닝 기술에 대해 설명한다. 3장은 제안하는 3D Scan-to-BIM 수행 절차를 기술한다. 4장은 고리1호기에 대하여 제안하는 방식의 유효성을 입증한다. 마지막으로 5장에서는 결론을 설명하고 본 연구가 갖는 한계점 및 향후 연구에 관하여 기술한다.


Ⅱ. 관련 연구
2.1 해체재고량 산정을 위한 설계정보 확보 절차 및 오류 검증 과정

영구정지된 원전의 설계 도면/도서로부터 해체재고량의 기초자료인 설계정보를 확보하는 과정을 설명한다. 예시로 선정한 철거대상은 발전소에서 많이 사용하고 있는 열교환기(HX)이다. 해당 기기가 설치된 구조물 명칭과 위치는 고리1호기(K1)의 격납건물(DL)의 지하 2층(203)이고, 계통 명칭은 원자로의 냉각에 중요한 역할을 하는 화학및체적제어계통(CS, Chemical and volume control System)이며, 기기 명칭은 과잉유출수열교환기(ELHX, Excess Letdown Heat Exchanger)이다. 상기의 기초정보로 ELHX의 식별번호는 K1-DL203-CS-XHX-28로 분류한다.

철거 대상물은 구조물ㆍ계통 및 기기의 순서로 철거대상의 설계정보를 파악하여 예비물량표에 관련 정보를 순차적으로 기재하였다. 그림 1(a)은 2차원 기초자료인 일반기기배치도(단면도)를 활용하여 철거대상 기기인 ELHX가 어느 구조물(건물)에 설치되어 있는지 파악하는 과정을 설명한다. 그림 1(b)는 일반기기배치도(평면도)를 활용하여 철거대상 기기인 ELHX가 포함된 계통을 확인하는 과정을 설명한다. 그림 1(c)는 철거대상 기기인 ELHX가 포함된 계통의 배관계장도 및 기기목록 등을 검토하여 해체재고량 산정에 필요한 설계정보를 파악하는 과정을 보여준다. 위의 과정을 반복하여 원전 내 모든 구조물ㆍ계통 및 기기의 물량표를 완성한다.


Fig. 1. 
Design information acquisition process for selected dismantling items

이후에는 철거 대상물인 ELHX의 설계정보의 오류를 검증하는 과정을 설명한다. 그림 1에서 상술한 ELHX의 예비물량표는 표 1에 표시하였으며, 2차원 도서의 기기목록 설계정보에 따라 부피(Volume)는 255 U.S. gallon (0.9653 ㎥)로 기재하였다.

Table 1. 
Preliminary quantities of ELHX
Unit Buil.
code
Dis.
area
Sys.
code
Tag
No.
Equipment name Q’ty Vol.
(gal)
Weg.
(lb)
K1 DL 203 CS XHX-28 Excess letdown heat exchanger 1 255 167

그림 2는 ELHX 설계정보 검증을 위한 현장실사 재고조사 과정과 그 결괏값을 나타낸다. ELHX의 방사능 오염정도 등의 설계정보를 확보하기 위한 현장실사 과정에서 설계정보에 기재된 부피의 오류를 발견하였다. ELHX의 보온재를 제외한 열교환기의 지름은 약 0.2 m이며, 길이는 약 2.5 m로 실제 부피는 0.0785 ㎥였다. 기기목록에 기재된 ELHX의 수치(0.9653 ㎥)가 실제 부피보다 약 12.3배 과대계상된 것이 확인되었다. 상술한 과정 등을 통하여 노후 원전의 기초자료인 2차원 도면/도서의 일부 설계정보에 오류가 내포되어 있음을 알 수 있다.


Fig. 2. 
On-site walkdown inspection for ELHX inventory verification

현장실사를 통해 검증한 ELHX 연계 설계정보의 유효성은 3차원 시각화 과정에서도 추가로 확인하였다. 철거대상 기기의 부피에 대한 유효성은 3차원 시각화 자료를 통하여 교차검증할 수 있었으며 그 과정은 그림 3에 도시하였다.


Fig. 3. 
3D visualization drawings of ELHX

하지만 해체재고량 산정의 기초자료인 2차원의 도면/도서에 명기된 설계정보 자체의 유효성을 검증하기 위해 모든 철거대상에 대한 현장실사를 수행하는 것은 엄청난 비용과 인력이 투입되어야 한다. 비용과 인력이 투입된다고 하더라도 모든 설계정보에 대한 검증의 효과성도 보증하기 어렵다.

2.2 기능위치에 기반한 분류로 인한 오류 발생

기능위치에 기반한 배관의 물량 분류 단계에서 오류가 발생하는 과정은 그림 4에 설명하였다. 그림 4(a)은 철거대상 배관 4개가 포함된 배관계장도 단순화 도면이며, 그림 4(b)는 실제 현장에 설치되어 있는 배관배치도 단순화 도면이다. 그림 4(b)의 CV-PI-01 배관은 DM201, DM202, DM203, DM204, DM205 5곳 구역에, CV-PI-04 배관은 DM205, DM206 2곳 구역에 걸쳐 배치되어 있다. 기능위치와 물리위치가 다른 배관 2개의 경우는 구역별로 물량을 분류할 때는 기능위치에 기반한 물량표와 차이가 발생할 수 있다.


Fig. 4. 
Piping selection to be dismantled

철거대상 배관의 물량표 현황은 표 2와 같고, 기능위치에 기반하여 그림 4(a)에 따라 작성한 배관의 물량표는 표 3에 정리하였다.

Table 2. 
Actual quantity and layout of areas of pipes to be dismantled
Pipe No. Length [m] Function area Remarks
CV-PI-01 40 DM201 DM202
DM203 DM204
DM205
Five (5) areas
CV-P1-02 3 DM202 One (1) area
CV-PI-03 3 DM203 One (1) area
CV-PI-04 10 DM205
DM206
Two (2) areas
Sum 56 - -

Table 3. 
Dismantling quantity table for pipes based on functional location
Functional base CV-PI-01 CV-PI-02 CV-PI-03 CV-PI-04 Sum
DM201 40 0 0 0 40
DM202 0 3 0 0 3
DM203 0 0 3 0 3
DM204 0 0 0 0 3
DM205 0 0 0 10 0
DM206 0 0 0 0 10
Sum 40 3 3 10 56

기능위치에 기반하여 분류한 해체재고량은 구역별 철거를 위한 철거공사수행절차서 작성 단계에서 잠재적인 오류가 발생할 수 있다. 다음에 더 명확한 이해를 위하여 기능위치와 물리위치가 상이한 배관 2개 (CV-PI-01 & CV-PI-04) 배관을 기능위치 기반 물량표와 배관 재분류(Re-classification) 과정을 거친 물리위치 기반 물량표를 제시한다.

CV-PI-01 배관은 5개 배관, CV-PI-04는 2개 배관으로 분류하였고, 그 과정은 그림 5에 도시하였다.


Fig. 5. 
Piping re-classification to be dismantled

기능위치와 물리위치가 다른 2개 배관(CV-PI-01 & CV-PI-04)은 각각 5개, 2개 배관으로 재분류하였고, 재분류된 물량은 표 4에 명기하였다.

Table 4. 
Quantity adjustment of pipe(CV-PI-01) to be dismantled after re-classification
Pipe no. after re-classification Actual length [m] Areas where pipes are arranged Remarks
CV-PI-01-A 8 DM201 Blue
CV-PI-01-B 5 DM202 Green
CV-PI-01-C 5 DM203 Red
CV-PI-01-D 19 DM204 Black
CV-PI-01-E 3 DM205 Yellow
CV-PI-04-A 4 DM205 Purple
CV-PI-04-B 6 DM206 Gray

다음으로는 기능위치와 물리위치가 상이 한 배관 2개(CV-PI-01 & CV-PI-04)의 계통 재분류 후 물리위치 기반으로 정리한 물량표는 표 5에 정리하였다. 표 3표 5를 비교하면 기능위치와 물리위치가 일치하지 않는 배관의 경우는 물량의 편차가 발생함을 알 수 있다. 만일 DM201 지역만을 대상으로 3차원 스캐닝을 실시할 경우 배관의 길이는 8 m로 집계되며, 기능위치로 산출한 재고량인 40 m와 많은 차이가 발생하게 된다. 기존연구에서는 배관계장도에 기반한 해체재고량을 산정함에 따라 구역별로 물량을 산출할 경우에는 큰 오차가 발생할 수 있음을 알 수 있다.

Table 5. 
Dismantling quantity table for pipes based on physical locations
Physical base CV-PI-01
(A–E)
CV-PI-02 CV-PI-03 CV-PI-04
(A-B)
Sum
DM201 8 0 0 0 8
DM202 5 3 0 0 8
DM203 5 0 3 0 8
DM204 19 0 0 0 19
DM205 3 0 0 4 7
DM206 0 0 0 6 6
Sum 40 3 3 10 56

2.3 3D Scan-to-BIM

3D Scan-to-BIM은 레이저 또는 라이다를 활용하여 3차원 스캔한 대상물의 점군자료를 건물정보모델링으로 변환하는 과정 또는 절차를 의미한다. 이 기술은 빠르고 정확하게 부분적으로 흩어진 공간정보를 조합할 수 있다.

3D Scan-to-BIM은 3차원 스캐너를 장소별로 이동 설치하여 스캐닝을 수행하여 벽, 문, 바닥면, 기기, 배관 등의 외부형상에 대한 3축의 위치 정보를 기록한다. 레이저 스캐너는 수백만 개의 점 좌표를 캡처하여 수 분 안에 상세한 3차원 이미지를 생성할 수 있는 비접촉 장치로 주변 환경으로 빛을 반사할 수 있는 회전 거울에 적외선 레이저 광선을 방출한다. 스캐너 헤드가 360도 회전하면서 대상물을 가로질러 촬영하며 레이저 경로에 있는 물체는 적외선을 반사하게 되고 반사되어 돌아온 적외선을 기록하여 3차원 형상의 점군자료를 확보할 수 있다. FARO Focus 330 HDR 제품으로 3차원 레이저 스캐너의 간단한 원리와 확보한 점군자료를 기초자료로 이용하여 역설계를 통해 3차원 모델링을 구축한 예시는 그림 6에 도시하였다(제작사 카달로그 발췌).


Fig. 6. 
3D Scanning principle and Scan-to-BIM result

일부 건설산업 선진국에서는 3D Scan-to-BIM 기술을 활용하여 공사 현장 측량을 통한 산지 절토량 파악, 노후화된 건축물의 개보수를 위한 기초자료 확보, 준공된 건축물을 3차원 설계 모델링과의 비교하여 그 차이를 확인하는 준공 검사 등에 활용하고 있다. 그 외에도 건설사업분야의 노후 공공건축물 리모델링 및 제조업 분야의 단종 부품 및 특수 형상 복원 등에서 부분적으로 활용하고 있는 방법으로 알려져 있다.


Ⅲ. 3D Scan-to-BIM을 활용한 해체재고량 산정 방법
3.1 3D Scan-to-BIM 수행 절차

3D Scan-to-BIM을 활용한 해체재고량 산정의 유효성을 검증한 절차는 그림 7과 같다. 우선 구조물ㆍ계통 및 기기가 적절하게 배치된 건물을 선정한다. 현장 조사를 실시하여 원전의 안전정지 연계항목, 3차원 스캐너 거치 편의성, 3차원 스캔 촬영 불가 구역 존재 여부, 작업자/운전자 출입 빈도 등을 종합적으로 판단한다. 적합성이 확보된 경우에는 후속 과정을 진행하고 부적합 경우에는 스캔 대상을 재선정한다. 대상 건물은 3차원 스캐닝하여 철거대상 구조물ㆍ계통 및 기기의 점군자료를 확보하고 역설계를 수행하여 BIM을 구축한다. 구축한 전산 설계정보를 추출하여 물량표를 작성하고 전통 방식으로 작성한 예비물량표과 비교 분석하여 그 유효성을 검증한다.


Fig. 7. 
3D Scan-to-BIM based decommissioning waste inventory procedures

3.2 3차원 스캐닝 대상 선정 및 점군자료 확보

고리1호기 철거 건물 중 3차원 스캐닝 대상은 하기의 4가지 전제조건을 고려하여 선정하였다. 첫째, 영구정지 중인 고리1호기의 안전관련설비의 운전에 영향을 미치지 않아야 한다. 둘째, 구조물ㆍ계통 및 기기가 모두 배치된 구역이어야 한다. 셋째, 운전원과 작업자에게 불편을 미치지 않아야 한다. 넷째, 3차원 스캐너의 잠재적인 오염 발생 가능성이 없는 구역이어야 한다.

위의 전제조건으로 터빈건물 근처의 독립 시설인 그림 8과 같은 복수탈염설비건물을 스캐닝 대상으로 선정하였다. 해당 건물의 3차원 스캐닝 작업은 3명의 측정전문가를 투입하였고, 획득한 점군자료의 전처리/정합/역설계를 통한 3D Scan-to-BIM 구축하기 위한 1명의 계통엔지니어와 3명의 BIM 모델러가 투입하였고, 약 350 Man-Days가 소요되었다. 상기 작업은 Shin and Song[10]과 본 연구의 주저자가 공동으로 참여하였다.


Fig. 8. 
Plant building for condensate polishing

해당 건물의 스캐닝에 사용한 3차원 스캐너의 제원은 아래에 명시하였고, 획득한 건물 내부와 외부의 점군자료는 그림 9와 같다.

  • 3D scanner 모델명: Leica RTC 360
  • 스캔 속도: 2,000,000 pts/s
  • 거리 정밀도: 100 m 당 1 ㎜ 오차
  • 측정 거리: 최대 130 m

Fig. 9. 
Point cloud data of the condensate polishing plant building

점군자료를 활용하여 구조물ㆍ계통 및 기기에 대한 3D Scan-to-BIM 구축단계 중 3차원 역설계 수행 과정은 그림 10에 도시하였다.


Fig. 10. 
3D reverse engineering by using point cloud data of the condensate polishing plant building

3.3 3D Scan-to-BIM을 활용하여 작성한 예비물량표

3차원 역설계를 통하여 구축한 BIM을 활용하여 생성한 전산 설계입력 자료에서 기초적인 설계입력 정보를 추출하였다.

각 모델링의 구성 요소를 형상에 따라 구조물ㆍ계통 및 기기로 분류한 후 그 분류 코드에 맞게 물량표를 취합하고 엑셀파일로 정리하여 분석하였다. 각 분류 코드 기준으로 정리한 복수탈염설비건물의 구조물ㆍ계통 및 기기 전체 해체 물량은 표 6과 같다[10].

Table 6. 
Scan-to-BIM based decommissioning waste quantity table
Dismantling items Unit Traditional 3D Scan to BIM Diff. Error rate [%]
1.
Structures
Concrete ft³ 0 21,225 -21,225 -
Structure steel ft³ 384 218 166 76
Metal siding ft2 7737 14416 -6779 -46
Steel grating ft2 301 501 -199 -40
2.
Systems
Pipe ft 2620 7403 -4783 -65
Conduit &tubing ft 1500 1728 228 -13
Cable tray ft 2807 266 2541 955
Valve ea 117 88 29 33
3.
Components
Pump&motor ea 59 29 30 103
Tank ea 19 17 2 12
Panel &cabinet ea 7 29 -22 -76
HVAC ea 2 6 -4 -67

표 6의 결과는 2차원 도면/도서의 설계정보와 배관계장도 등을 사용하여 기능위치로 분류한 해체재고량을 구역 기반으로 검증하였을 경우 물량이 -76 % 과소평가부터 +955 % 과대평가 되어 있음을 의미한다. 이를 통하여 3D Scan-to-BIM을 활용한 해체재고량 산정 방법은 물리위치 기반한 물량을 아주 정밀하게 산정할 수 있다.


Ⅳ. 노후 원전 해체재고량 산정 평가 및 분석

본 절에서는 2차원 도면/도서 기반 역설계 방식을 통한 해체재고량 산정 방법과 본 논문에서 제안하는 3D Scan-to-BIM을 활용한 방법의 비교 및 분석을 수행한다.

4.1 해체재고량 산정 방식별 평가

3D Scan-to-BIM을 활용한 노후 원전 해체재고량 산정 방식은 스캐닝을 통해 확보한 점군자료와 촬영 시 확보한 파노라마 사진, 스캐닝 수행 시 기재한 현장 정보 등을 활용하여 역설계를 진행하였다. 상기의 과정을 거쳐 물리위치 기반으로 구축한 3D Scan-to-BIM의 설계정보는 실제 원전의 현황을 모두 반영하였으므로 철거대상 물량의 참 값으로 간주할 수 있다. 2차원 도면/도서에 기반한 역설계 방식으로 산정한 해체재고량과 기능위치에 기반한 3D Scan-to-BIM을 활용한 해체재고량 철거 해체 물량을 재분류하고 단위를 SI units로 변경한 설계입력 정보는 표 7에 정리하였다.

Table 7. 
Comparison between 2D-based digital transformation method with re-classification and 3D Scan-to-BIM for decommissioning waste estimation
Dismantling items Unit 2D method 3D Scan to BIM Error rate [%]
1.
Structures
Concrete (floor, foundation, column, wall, etc.) - 601.024 -
Steel structure (H-beam, structural column, etc.) 10.874 6.173 76
Metal siding panel (roof panel, side wall panel, etc.) 219.087 408.215 -46
Grating, pipe supports and others 8.523 14.187 -40
2.
Systems
Pump ea 29 29 0
Motor ea 29 29 0
Pipe, tee, elbow m 798.576 2256.434 -65
Air blower ea 4 6 -50
Tank, air dryer ea 21 21 0
Heat exchanger ea 2 2 0
3.
Components
Instrument tubing m 457.200 526.694 -13
Cable tray m 855.574 81.077 955
Local panel, etc. ea 7 29 -76
Valves ea 117 88 33

3D Scan-to-BIM을 활용한 해체재고량 산정 방법은 2차원 도면/도서 기반 역설계 방법 대비 -76 % - +955 %로 그 편차를 보였다. 재분류 실시로 펌프와 모터는 기기코드에서 계통코드로 변경되고 각각 분기 되었다. 탱크는 탱크/공기건조기/열교환기로 세분화되어 분기 되었으며 계통코드로 변경되었다.

기기번호가 있거나 기능위치와 물리위치가 동일한 기기 등에서는 오차율도 변동되었으나, 기기번호 또는 기능위치가 없거나 기능위치와 물리위치가 상이한 배관 및 구조물 등의 벌크성 기기는 동일한 오차율이 발생함을 파악하였다. 이는 물리위치 기반으로 철거공사를 수행할 경우 벌크성 기기는 2장에서 제시한 방법론에 따라 재분류 엔지니어링 추가 작업을 수행해야 함을 의미한다.

구조물의 물량은 준공 당시 작성한 건설경험집의 소요 물량을 기준으로 평가되었다. 특히 콘크리트의 경우는 원전 전체 물량으로 통합하여 작성하고 복수탈염설비건물의 기초 콘크리트 물량은 따로 배분하지 않은 것으로 파악되었다. 또한 현장실사를 통하여 산정한 지붕 등 육안으로 확인하기 어려운 구역의 구조물의 물량 누락이 추가로 파악되었다.

계통 및 기기 중 오차가 크게 발생한 기기는 배관과 밸브로 파악되었다. 2인치 미만의 배관 피팅류 및 밸브 등은 배관으로 간주하여 물량산정에서 제외한 것으로 파악되었다. 배관 물량은 기능위치 기반으로 정리되어 해당 복수탈염설비건물에서 주 기능을 수행하지 않는 계통(복수계통/급수계통 등)은 건물 내 배관 물량 집계에는 누락되어 큰 오차가 발생한 것으로 파악되었다. 가장 큰 오차가 발생한 케이블트레이의 경우 예비 물량 집계 시 인적오류로 길이 불일치가 발생했던 것으로 파악되었다.

상기와 같이 특정 건물 또는 구역을 대상으로만 물량을 산정할 경우에는 원전 전체를 대상으로 작성한 해체재고량과 큰 편차가 발생할 수 있음을 파악하였다. 3D Scan-to-BIM을 활용한 해체재고량 산정 방법은 기존연구의 문제점인 2차원 도면/도서의 설계정보 오류를 포함하여 기능위치로 분류/집계된 해체재고량의 불일치 현황 및 특정 구역으로 세분한 물량의 편차까지 식별할 수 있는 매우 강력한 방식임이 입증되었다.

4.2 3D Scan-to-BIM을 활용한 재분류 수행

최종해체계획서의 필수 입력자료인 해체재고량은 발전소 전체를 대상으로 작성한 문서로 해체사업의 전반적인 계획에 대한 검토/승인에 필요한 문서이다. 실제 해체공사 수행을 위한 계약문서인 공사설계서와는 그 성격이 상이하다.

원전 해체공사의 경우 일반 건설공사와 달리 공사원가 산출을 위한 국가 공인 표준품셈은 제정되어 있지 않은 상황으로 발주자가 자체 기준에 따라 개별적으로 산정해야 한다[11]. 원전 해체공사는 철거 대상의 오염도별, 재질별, 철거 가능 시기별, 공종별, 구역별, 공사수행 가능 면허별 등의 다양한 기준에 따라 각기 다른 발주단위 구성이 가능하다. 사업의 품질확보와 계약관리의 일관성을 위하여 원전 해체공사를 단일 시공사가 수행하는 통합발주도 가능하며, 국내 해체산업의 고른 발전을 위하여 시기별/구역별/공종별 등으로 구분하여 여러 시공사에게 분리발주하는 것도 가능하다. 또는 철거공사 수행 시기에 따른 계속비계약, 장기계속계약 등의 연차별 분리계약도 가능하다. 이는 2차원 기반의 전통적인 방식을 활용하여 원전 전체를 대상으로 작성한 해체재고량을 다양한 발주방식에 기초 자료로 활용할 수 있도록 수정이 필요하다. 본 연구에서 제안하는 물리위치 기반한 3D Scan-to-BIM을 활용하여 산정한 해체재고량은 시기별/공종별/구역별로 물량을 보다 세분하여도 오류가 발생하지 않는다.


Ⅴ. 결론 및 향후 과제

본 논문에서는 노후 원전 최종해체계획서 작성의 필수입력 자료인 해체재고량을 실제 철거공사 수행에 적합한 3D Scan-to-BIM을 활용한 디지털 전환 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 기존연구의 한계인 2차원 도면/도서 설계정보의 오류와 기능위치로 분배한 철거대상의 물량 산정 오류를 효과적으로 파악할 수 있으며, 물리위치 기반한 해체재고량 산정에 매우 효과적인 방법임을 입증하였다.

3D Scan-to-BIM을 활용한 해체재고량 산정 방법은 해체산업 전반의 표준화된 방식으로 추천할 수 있을 만큼 정확성이 높다. 이 방법은 원전 현장을 정확히 파악할 수 있으며 전통적인 방식 대비 매우 정확하고 다양한 계약 방식에 적용 가능한 3차원 기반 해체재고량 작성이 가능하다. 다만, 3D Scan-to-BIM 역설계 방법은 BIM 설계자에게 상당한 시간과 비용이 투입되어야 하는 단점이 있다.

이런 단점을 극복하기 위해 딥러닝을 활용하여 구조물ㆍ계통 및 기기를 자동으로 식별하고 객체분류 및 인식기술 알고리즘에 따라 역설계 자동화가 이루어진다면, 노후 원전을 대상으로 한 3D Scan-to-BIM 구축의 활용 가치는 더 높아질 것이다.

본 논문의 기여도는 다음과 같다. 첫째, 구조물ㆍ계통 및 기기의 3차원 스캐닝을 통한 점군자료 확보방안을 제시하였다. 둘째, 점군자료에 기초한 3차원 역설계를 통하여 3D Scan-to-BIM 디지털 전환 방식을 통한 노후 원전 해체재고량 산정 방법을 제안하고 그 유효성을 입증하였다.

방사선관리구역을 포함하여 영구정지 중인 원전 전체 구조물ㆍ계통 및 기기에 대해 3차원 스캐닝을 시행하여 3D Scan-to-BIM을 구축하여 해체재고량을 재분류한다면, 원전 해체 과정에서 발생할 수 있는 불확실성에 더욱 효과적이고 유연하게 대응할 수 있을 것이다[12]-[13]. 또한, 역설계를 통해 구축한 3차원 모델링 자료는 해체 작업자의 현장 이해도 향상을 위한 가상교육자료로 활용할 수 있다. 특히 방사능 오염도가 높은 구조물, 계통 및 기기의 해체 수행에는 많은 제약이 따른다. 고 방사선(능) 구역에서의 철거공사 수행을 위한 해체 장비 설치/적용성 시뮬레이션 적용 및 해체공사에 투입되는 초보 작업자의 숙련도 향상을 위한 가상 훈련 등에 3D Scan-to-BIM 역설계 구축하는 3D Model을 기초 자료로 활용할 수 있다[14].

노후 원전 전체 대상 3D 스캐닝 비용, BIM 성숙도별 3D Scan-to-BIM 구축 비용, 계통 재분류 엔지니어링 비용 등 디지털 전환에 투입되는 초기투입 비용과 설계 불확실성에 의해 발생 가능한 공사 설계변경 횟수 및 작업중지 기간 등에 따른 공사비 변동을 시나리오별로 분석하여 ‘3D Scan-to-BIM을 적용한 디지털 전환기법의 성숙도에 따른 초기 투입비용과 총 공사 기간내에 발생하는 설계변경 비용에 따른 총 사업비 변화’에 대한 비용-편익 분석을 후속 연구로 계획하고 있다.


References
1. Nuclear Safety and Security Commission, "Regulations on the Preparation of Decommissioning Plans for Nuclear Reactor Faciliteis, Etc.", Oct. 2021.
2. Y. S. Kim and H. Y. Lee, "Decommissioning Waste Inventory Estimation Method of Aging Nuclear Power Plants through Digital Transformation Techniques", Journal of KIIT, Vol. 22, No. 10, pp. 153-162, Oct. 2024.
3. J. J. Seo, "Prerequisites for BIM Implementation to Succeed at Digital Transformation", Review of Architecture and Building Science, Vol. 64, No. 9, pp. 44-49, Sep. 2020.
4. J. Y. Jo and M. S. Lee, "A Study on Remodeling Architectural Planning of Disapidated Public Buildings Using BIM Reveres Engineering", Architectural Institute of Korea, 2022 Spring Conference, Seoul, Korea, Vol. 42 No. 1, Apr. 2022.
5. R. H. Helle and H. G. Lemu, "A Case Study on Use of 3D Scanning for Reverse Engineering and Quality Control", Materials Today: Proceedings, Vol. 45, No. 6, pp. 5255-5262, 2021.
6. J. J. Kim and B. U. Min, "3D-Based Nuclear Decommissioning Waste Volume Assessment Program Development", Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference, Jeje, Korea, Vol. 14, No. 2, pp. 435-436, Oct. 2016.
7. I. S. Jung and J. S. Won, "Plan of BIM-based Quantity Take-off for Nuclear Power Plant Decommissioning", Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol. 16, No. 9, pp. 6297-6304, Sep. 2015.
8. J. U. Kim and N. G. Kim, "The Status and Development Direction of Construction CALS", Proceedings of Korean Institute of Information Technology Conference, pp. 435-436, Jul. 2012.
9. D. Daniska and B. Vrban, "Decommissioning planning: Empowering efficiency through BIM modelling and a single-source-of-truth framework", Nuclear Engineering and Design, Vol. 414, pp. 112617, Dec. 2023.
10. J. S. Shin and J. W. Song, "Dismantling Quantity Estimation for Nuclear Power Plant: Scan-to-BIM versus Conventional Method", KSCE Journal of Civil Engineering, Vol. 28, pp. 1607-1621, Feb. 2024.
11. S. H. Lee and J. H. Kim, "A Study on the Current Status of Korean Stadard Cost Estimates and the Establishment of Standard Cost Estimate for Nuclear Decommissioning", Journal of Radication Industriy, Vol. 16, No. 3, pp. 287-292, Sep. 2022.
12. Electric Power Research Institues (EPRI), "Jose Cabrera Nuclear Power Plant Decommissioning Experience: Detailed Experiences 2006 to 2022", Jun. 2023.
13. K. Kim, "San Onofre Nuclear Generating Station – Unit 1 Decommissioning Experience Report, Detailed Experiences 1999 – 2008", Electric Power Research Institues, EPRI-1016773, Dec. 2008.
14. S. R. E. Lee, H. J. Kang, Y. I. Ahn, W. S. Kim, D. S. Song, M. H. Kim, and S. U. Lee, "Development of a Virtual Training Simulator for Nuclear Power Plant Decommissioning", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 24, No. 5, pp. 195-202, Oct. 2024.

저자소개
김 유 수 (Yoo-Soo Kim)

2003년 2월 : 한양대학교 공과대학 기계공학과(공학사)

2020년 2월 : 충북대학교 산업대학원 글로벌건설엔지니어링(공학석사)

2022년 3월 ~ 현재 : 국립금오공과대학교 디지털융합공학과 박사과정

2003년 3월 ~ 2006년 3월 : SK Teletech 선임연구원

2006년 12월 ~ 현재 : 한국전력기술㈜ 원자력사업본부 사후관리사업처 사업부책임자

관심분야 : 원전해체, 사용후핵연료 건식저장, 인공지능, 디지털변환

이 해 연 (Hae-Yeoun Lee)

1997년 2월 : 성균관대학교 정보공학과(학사)

1999년 2월 : KAIST 전산학과(공학석사)

2006년 2월 : KAIST 전자전산학과(공학박사)

2008년 3월 ~ 현재 : 국립금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과 교수

관심분야 : Digital Forensics, Image Processing, IoT