□ 연구개요 열대식물(Calotropis procera R. Br.) 유래 시스테인 단백분해효소(cysteine protease) 저해제(inhibitor)인 SnuCalCpI의 단백질 3차구조를 핵자기공명(nuclear magnetic resonance, NMR) 분석을 통해 도출하고, 도출된 구조 정보를 바탕으로 표적 시스테인 단백분해효소인 카뎁신 L (cathepsin L)에 대한 결합 및 저해 특성을 molecular docking simulation을 통해 평가함으로써 SnuCalCpI의 시스테인 단백분해효소 저해 메커니즘을 규명하고자 함. 최종 목표를 달성하기 위한 단계별 세부목표는 다음과 같음. ⦁ 핵자기공명 분석을 이용한 SnuCalCpI의 단백질 3차구조 규명 ⦁ SnuCalCpI의 카뎁신 L 저해 메커니즘 규명 □ 연구 목표대비 연구결과 ⦁ pET32a vector 내 overlap 클로닝 및 담배식각바이러스 단백분해효소 분절부위(ENLYFQG)를 도입하여 제조된 SnuCalCpI 삽입 pET32a vector를 대장균(E. coli BL21(DE3))에 성공적으로 형질전환 후 ¹⁵NH₄가 보충된 배지에서 발현된 ¹⁵N 표지 SnuCalCpI03 및 SnuCalCpI15 단백질을 성공적으로 분리·정제함. ⦁ SnuCalCpI는 시스테인 단백분해효소 파파인 superfamily 내 카뎁신 L 유사 단백질의 I29 도메인으로써 알파-나선 구조로 예측되는 진화적으로 보존된 유전자 서열을 가지고 있으며, 원편광 이색성 분석을 통해 전형적인 알파-나선 구조의 형태임을 확인함. ⦁ ¹⁵N-labeled SnuCalCpI 단백질의 이핵 단일 양자 일관성 분광 핵자기공명 분석을 다양한 분석 조건에서 진행하였으나 backbone assignment를 위한 전체 residue peak 관찰은 어려웠음. 따라서 SnuCalCpI 유전자 서열을 바탕으로 trRosetta 딥러닝 기반의 molecular modeling을 통해 SnuCalCpI의 단백질 3차구조를 성공적으로 규명함. ⦁ SnuCalCp03 및 SnuCalCp15으로부터 I29 도메인인 SnuCalCpI 구조만 선택적으로 추출하여 카뎁신 L (3F75) 구조 내 C1A 도메인과의 molecular docking simulation을 PIPER 알고리즘이 탑재된 ClusPro를 기반으로 진행하였고, SnuCalCpI의 ERFNIN 및 GNFD 모티프로 이루어진 알파-나선 구조가 카뎁신 L의 활성 부위에 경쟁적으로 결합함으로써 효과적으로 저해할 수 있음을 밝혀내었음. □ 연구발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) 본 연구개발과제는 열대식물로부터 발굴된 카뎁신 L 저해 기반의 신규 천연 항암 소재인 SnuCalCpI의 작용 메커니즘을 분자적 수준에서 구조학적으로 규명함으로써, 기존 화학약품 소재의 내성, 체내 잔류, 부작용 등의 한계를 극복하면서 항종양능을 보유한 천연암 전이 억제제의 활용가능성을 높여줄 수 있는 과학적 근거를 마련함. (출처 : 연구결과 요약문 2p)

• 연구책임자 : 장판식
• 주관연구기관 : 서울대학교
• 발행년도 : 20210300
• Keyword : 1. 시스테인 단백분해효소 저해제;저해기작;구조분석;핵자기공명 분광 분석법;분자결합 모의실험; 2. Cysteine protease inhibitor;Inhibition mechanism;Structural analysis;NMR spectroscopy;Molecular docking simulation;

본 과제의 최종목표는 근계영역의 다중방벽에서 핵종의 장기 지화학거동 특성 평가 자료와 평가기술을 확보하는 것이다. 이를 달성하기 위하여 지하수와 광물의 물리화학적 특성 변화에 따른 핵종의 지화학적 거동을 평가하였고, KURT를 기반으로 한 처분장 폐쇄 후 초기 근계영역에서 용질의 지화학적 거동을 평가하였다. 근계영역에서 처분환경 변화에 따른 처분용기, 완충재, 그리고, 근계암반의 변질특성을 평가하고, 핵종과의 지화학반응에 대한 평가자료를 구축하여 사용후핵연료 심층처분의 안전성평가에 대한 불확실성을 저감하였다. 처분환경을 고려한 모의 사용후핵연료 용출특성 평가 분야에서는 사용후핵연료 매트릭스인 UO₂와 지하수의 반응특성을 평가하였으며, 지화학 인자의 영향을 고려할 수 있는 방사성핵종 조화유출선원항 모델을 개발하였다. 용기부식생성물의 핵종 반응 특성 평가 분야에서는 처분(환원)환경에서 용기부식생성물의 핵종 수착 능력이 탁월하며, 특히 요오드와 같은 고이동성 핵종들을 포획 및 결정화시켜서 이동의 지연효과가 있는 특이점이 있음을 발견하였다. 완충재의 핵종 반응 특성 평가 분야에서는 경주벤토나이트에 대한 광물 및 지화학적 특성분석을 종합분석하였으며, 압축벤토나이트의 공극수에 대한 화학적특성을 분석하였다. 지화학적 환경 변화에 따른 벤토나이트의 핵종 수착 특성을 분석하고, 핵종 이동 지연에 대한 지화학적 인자의 영향을 평가하였다. KURT 기반 용질거동 평가 분야에서는 산화환원환경 변화에 따른 처분환경 모사 고온/고압 하 근계영역 물-암석-핵종 반응 현장시험을 수행하였으며, 이를 통하여 근계영역에서 완충재 및 암반의 변질특성과 그에 따른 핵종의 이동/지연 특성을 평가하였다. 또한, 핵종의 지화학적 거동 예측을 위한 근계영역 지화학 진화모델을 개발하였다. 본 연구과제의 결과물들은 처분환경에서 핵종의 지화학적 거동을 예측하여 차분장의 장기 안전성에 대한 과학적 기술자료로 활용될 것으로 기대한다. (출처 : 서지정보양식 203p)

• 연구책임자 : 이재광
• 주관연구기관 : 한국원자력연구원
• 발행년도 : 20210200
• Keyword : 1. 근계영역;방사성핵종;지화학 거동;용기부식생성물;벤토나이트;수착;산화환원;이동;지연;진화;처분환경;사용후핵연료;지화학거동; 2. Near-field;Radionuclide;Geochemical behavior;Canister corrosion product;bentonite;Sorption;Redox;Evolution;Migration;Retardation;Spent nuclear fuel;Disposal environment;

비공개항목입니다.

• 연구책임자 : 조승찬
• 주관연구기관 : 한국재료연구원
• 발행년도 : 20211100
• Keyword : 1. 중성자 흡수;사용후핵연료;알루미늄;보론 카바이드;금속복합재료; 2. Neutron absorbing;Spent nuclear fuel;Aluminum;Boron carbide;Metal matrix composite;

□ 연구개요 본 연구과제에서는 딥러닝 알고리즘의 CT영상 화질 개선 능력을 전 임상 단계에서부터 평가하고 알고리즘을 수정 보완한 이후, 임상 영상에서의 평가와 함께 최종적으로 실제 임상 환경에서 적용 가능함을 보이고자 함. □ 연구 목표대비 연구결과 • 최초 연구계획서에서 제시한 것처럼 총 4편의 논문을 작성함. - 현재 2편의 SCI 논문 출간, 1편의 논문은 SCI Journal에 accept 됨. - 1편의 논문은 SCI journal에 submission 함. • 연구 개시 당시 가장 최신의 알고리즘인 ADMIRE와 비교하여 열등하지 않거나 우월함을 phantom study와 저선량 복부 CT에서 입증함. • 연구 도중 발표된 Deep learning기반의 Reconstruction 알고리즘인 TrueFidelity와 비슷한 성능을 가질 수 있도록 추가로 공동연구를 수행하였으며 비교할만한 성능을 보임을 phantom study에서 입증함. • 3차년도 연차 계획서에서 복부가 아닌 다른 부위에서 적용가능성을 평가하기로 함. Simulated low dose cardiac CT 영상 data를 확보하였고 이 영상자료를 딥러닝 알고리즘을 이용하여 화질을 개선해놓은 상태임. • 최초 연구계획서에서 제시한 실제 환자군에서 저선량 CT의 진단능을 평가하기 위해 일반 CT의 25% dose (일반 CT: 8mSv, 저선량 CT: 2mSv)인 저선량 복부 CT 자료와 이보다 낮은 선량의 simulated low dose CT (0.5 mSv) 영상을 확보하였고 각각 FBP 와 IR기법으로 재구성함. 신진 연구를 통해 우리가 개발한 딥러닝 알고리즘이 IR기법과 비교하여 다소 우수한 성능을 보임은 확인하였으나 기존 IR기법보다 최종 진단능에서 앞서기 위해서는 더욱 알고리즘을 개선할 필요가 있어 추가 연구를 진행하고 있음. 현재 0.5 mSv 영상에서 화질을 획기적으로 개선시킨 상태까지 진행되었으나 일부 인공물과 관련되어 추가 알고리즘을 수정 중임. □ 연구발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) • 기존의 화질 개선 알고리즘은 기기에 종속되어 있고 최신의 CT 기기에서만 활용 가능하였으나 본 연구를 통해 개발하고 입증한 영상기반의 알고리즘은 CT 기기와 상관없이 CT 영상의 화질 개선이 가능하여 구형 CT 기기에 대한 신규 시장을 창출함. • COVID-19 환자의 진단 및 치료평가에 CT가 널리 이용되고 있으며 저선량 CT검사가 추천되고 있으나 구형 CT기기에서는 활용할 수 없었음. 본 연구에서 입증한 영상기반의 화질 개선 알고리즘을 활용할 경우 구형 기기에서도 저선량 CT 영상 구현이 가능하여 전체 인류에 대한 방사선 위험성을 감소시키는데 기여할 수 있음. (출처 : 연구결과 요약문 2p)

• 연구책임자 : 장원
• 주관연구기관 : 분당서울대학교병원
• 발행년도 : 20210300
• Keyword : 1. 전산화 단층 촬영;인공지능;저방사선량;딥러닝; 2. Computed Tomography;Artificial Intelligence;Low radiation dose;Deep learning;

Ⅳ. 연구결과 ○ 2019년 6월부터 2021년 2월까지 수행한 15단계 사업에서는 < 원자력 e-뉴스레터 >를 총 9회 발간하였으며, 정부, 위원회, 광역자치단체, 연구기관, 원자력 산업체, 시민 단체, 대학교 및 언론사 등을 포함한 약 1만여 명의 구독자에게 발송하였음 ※ 1단계 사업(2006년 3회), 2단계 사업(2007년 7회), 3단계 사업(2008년 4회), 4단계 사업 (2009년 5회), 5단계 사업(2010년 5회), 6단계 사업(2011년 4회), 7단계 사업(2012년 5회), 8단계 사업(2013년 5회), 9단계 사업(2014년 5회), 10단계 사업(2015년 5회), 11단계 사업(2016년 5회), 12단계 사업(2017년 5회), 13단계 사업(2018년 10회), 14단계 사업 (2019년 10회), 15단계 사업(2020년 9회) 등 지난 15년간 총 87회 < 원자력 뉴스레터 >를 발간함 〇 원자력 e-뉴스레터의 ｢정책포커스｣ 코너에서는 원자력 정책의 방향과 주요 내용을 비롯해 해외 원자력 정책 동향, 국가경제의 원동력이 되기 위한 원자력의 역할, 사용후핵 연료를 안전하게 처분하기 위한 기술, 국민과의 신뢰를 쌓기 위한 소통 등 원자력 연구개발의 중요성과 의의를 소개함으로써 원자력에 대한 국민들의 이해와 지지를 확보 〇 ｢이달의 Pick｣은 국민들의 관심 주제인 가동 원전의 안전을 강화하는 기술, 넓은 범위의 방사성 오염물질을 제거하는 신기술, 방사성동위원소 이용 림프종 치료 기전 규명, 산업폐기물 매립장의 침출수를 해결하는 기술 등 국민들이 관심이 많고 공감할 수 있는 주제를 중점으로 소개해 원자력이 국민의 복지와 삶을 향상시키는 기술임을 알림 ○ ｢현장 속으로｣ 코너에서는 2020년 원자력연차대회, 대한민국 원자력 산업대전, 원자력 안전 및 진흥의 날 등 원자력 관련 주요 행사와 함께 코로나19를 대응하고 있는 원자력 유관기관들의 노력을 소개했음 〇 ｢Global Reports｣에서는 미국, 프랑스, 일본 등 원자력 선진국의 기술 및 정책 동향과 더불어 원자력 글로벌 기업들의 사업현황을 일목요연하게 정리하여 소개했으며, ｢원자력 이야기｣는 원자력 기초 지식과 연구 분야를 국민의 눈높이로 알기 쉽게 설명해 원자력계 전문가뿐만 아니라 국민들도 원자력 정보를 쉽게 접할 수 있도록 했음 〇 ‘일반국민용’ 뉴스레터 코너인 ｢원자력 웹툰｣과 ｢원자력 궁금증｣에서는 만화를 통해 원자력 연구개발을 쉽고 직관적으로 이해시키고, 질문 답변의 코너를 통해 원자력에 대한 오해를 해소하고 관심을 제고함 〇 ‘전문가용’ 뉴스레터에 신설된 코너 「원자력브리프리포트」는 국내외 원자력 정책 현안을 담은 콘텐츠로서, 원자력계 종사자에게 최신의 전문 정보를 전달하기 위해 노력함 ○ 2020년 10월 고객만족도 조사를 전문성·차별성·신속성·편리성·다양성 5개 부문으로 실시함. 편리성을 제외하고 4개 부문에서 70% 이상으로 긍정 답변을 받았으나, 편리성 부분의 긍정 답변은 64%로 상대적으로 저조했으며 모바일 환경에서의 가독성이 떨어지는 것이 그 원인으로 판단됨. 주요사항으로 ‘뉴스레터를 발간을 통한 이미지 개선’ 항목 80.43*점 달성해 발간을 통한 원자력 인식 제고에 기여한 것으로 평가됨. *리커트 척도를 반영한 것으로, 단계별로 100/80/60/40/20점으로 환산함 ○ 연구기간 중 2회 이상 오프라인 전시에 참가할 계획이었으나, 코로나19로 많은 전시·행사가 취소돼 뉴스레터 콘텐츠를 요약한 소책자를 제작·배포함. 원자력연구원에서 실시한 비대면 원자력 체험 참가 학생들 300명 대상으로 배포했으며, 소책자를 받은 학생들의 후기가 블로그에 다수 게재되는 등 홍보효과가 높았던 것으로 판단됨 (출처 : 요약문 5p)

• 연구책임자 : 황순관
• 주관연구기관 : 한국원자력연구원
• 발행년도 : 20210200
• Keyword :

비공개항목입니다.

• 연구책임자 : 채낙규
• 주관연구기관 : 한국과학기술원
• 발행년도 : 20210800
• Keyword : 1. 사용후핵연료 처분장;장기 부식;방사선 유도 반응;사용후핵연료;국부 부식; 2. Deep geological repository;Long-term corrosion;Radiolysis;Spent nuclear fuel;Localized corrosion;

□ 연구개발 목표 차세대소형위성1호 우주환경관측 과학탑재체 ISSS의 운용과 자료 활용 연구를 수행하는 것이 최종 연구 목표이며, 이를 위해 ISSS 탑재체 운용 시나리오 생성, 관측자료 수신, 전처리 및 자료배포 시스템 구축/운영하고, 관측 자료를 이용하여, 주요 관측대상에 대한 학문적 분석 연구를 수행한다. 더불어, ISSS 활용위원회의 운영, 관리를 통해 국내외 우주과학 연구자들의 ISSS 자료 활용 활성화를 지원하고 공동연구를 수행한다. □ 연구개발 내용 ◎ 차세대소형위성1호 과학탑재체 ISSS의 운용 ▷ 차세대소형위성1호의 궤도와 위치를 고려한 ISSS 운용 시나리오 생성 및 전달 ▷ 관측자료 수신이후 세부 탑재체별 자료 분류 및 전처리 소프트웨어 작성 ▷ 자료배포를 위한 관측자료 표준화 및 자료배포 서버 구축/운영 ◎ 우주환경관측 과학탑재체 ISSS 자료 활용 연구 ▷ 주요 관측/연구 대상인 마이크로버스트 (Microbursts), 버블 (Bubble), 블롭 (Blob), Positive 혹은 Negative Storm 등에 대한 과학분석 연구 수행 ▷ 동시관측이 가능한 해외 미션 자료와 연계한 분석 연구. 우주방사선 폭풍의 경우 RBSP, THEMIS, 및 ERG와의 연계분석. 이온층 폭풍 관측의 경우 SWARM, DMSP, 및 C/NOFS 위성과 자료 교환을 전제로 연계분석 공동연구 수행 ◎ 우주환경관측 과학탑재체 ISSS 자료 활용 지원 ▷ 국내외 과학관측 자료 활용을 위한 사용자 매뉴얼 (ISSS User’s Manual) 작성 및 배포 ▷ ISSS 활용위원회를 중심으로 사용자 그룹을 형성하고, 근지구우주환경 워크숍과 우주과학회 및 국제학회를 통해 ISSS 관련 발표와 활용 논의 ▷ 국내외 ISSS 사용자의 자료 활용 (자료사용 및 분석 소프트웨어) 지원 □ 활용계획 및 기대효과(응용분야 및 활용범위 포함) 우주방사선 폭풍관련 관측자료 활용의 경우 극궤도 관측이라는 장점을 살려, 해외 미션과의 연계연구가 기대되며, 국내 RBSP 자료수신과 정지궤도복합위성의 우주 기상 탑재체와의 연계연구로 우주환경연구의 선진화를 도모하며, 이온층 폭풍자료의 경우 국내에 설치된 Coherent Scatter 레이더의 관측 자료와 연계하여 이온층 폭풍의 결과로 형성되는 중위도 지역의 이온층 교란연구에 이해수준을 심화할 수 있을 것으로 기대. (출처 : 요약문 3p)

• 연구책임자 : 유광선
• 주관연구기관 : 한국과학기술원
• 발행년도 : 20210600
• Keyword : 1. 우주환경;우주폭풍;우주방사선;이온층;플라즈마;소형위성;고에너지 입자;자기권; 2. space environment;space storm;space radiation;ionosphere;plasma;small satellite;hjgh energy particle;magnetosphere;

□ 연구개요 피부장벽 기능에 중요한 기능을 하는 very long chain FA를 갖는 ceramide의 생성과 관련된 조절기전을 밝히기 위해, 취약한 장벽기능을 보이는 노화 피부와 만성 염증성 피부염인 건선에서 very long chain FA의 비율을 분석하여 지질량 자체의 양적 감소와 함께 long chain ceramide의 비울이 감소하는 질적 감소 문제를 확인하고 FA elongation을 조절하는 핵심인자를 발굴하여, 향후 항상성 유지에 도움이 될 수 있는 조절제 연구에 기초 근거 마련 연구 수행 □ 연구 목표대비 연구결과 • 피부 장벽 기능의 저하가 나타나는 노화 및 만성 염증성 피부 조건에서 각질층 지질의 very long chain FA를 갖는 ceramide의 분획 감소 확인 - 광노화 모델의 경우 very long FAs(longer than C25)를 가진 unbound CERs는 감소하나 bound CERs 들의 경우 차이가 없음 확인 / 건선 모델의 경우 unbound CERs와 bound CERs 모두에서 very long FAs는 감소하는 반면에 shorter FAs는 증가되는것을 확인. - 건선환자의 병변부와 비병변부를 정상피부와 비교한 결과 병변부의 각질층에서 unbound CERs의 long chain FAs는 감소됨을 확인함. / 60세 이상의 노화 피부와 30세 이하의 젊은 피부의 각질층을 분하여 분석한 결과에서도 젊은 피부에 비해 노화 피부에서 long chain FAs가 감소됨. • 조절 기전 탐색 연구 - 광노화된 각질형성세포와 IFN-r 염증유발 건선세포 모델에서 지질 합성 관련 주요 전사인자와 합성 효소들의 발현이 감소하고 FA elongation 관련 효소들이 감소됨을 확인. - 노화 모델의 경우 특이하게 TGM1의 발현이 증가되어 bound ceramide 계열은 chain 길이가 보전되는 것으로 나타남 - 지질합성과 관련된 주요 전사인자(PPARs/LXRα)의 발현 억제시 각질 세포내 지질함량이 유의하게 감소됨을 확인, 전사 인자의 발현을 조절하여 피부 장벽 기능을 조절할수 있음을 확인함. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성) • 건선과 노화피부에서의 피부장벽 기능 저하를 개선하기 위해서 생리적지질 화합물의 양적인 보충 뿐아니라 질적으로 긴 carbon chain을 갖는 EO group 혹은 다른 ceramide 종류를 복합적으로 포함하는 전략이 효과적일수 있음 시사. • 적절한 염증사이토카인의 억제와 nuclear hormone receptor의 활성화를 통해 질환피부에서 장벽기능이 개선될 수 있음을 시사. • 기술 발전 방안: 추가적인 후속 연구로 가능성 있는 신규 기능성 화장품 소재 혹은 피부 치료제 신약 소재를 발굴되면, 관련 기업체와의 공동 연구를 통해 임상적 효능 검증을 하고 기술이전을 통해 실용화 단계로 진입하고자함. (출처 : 연구결과 요약문 2p)

• 연구책임자 : 홍승필
• 주관연구기관 : 연세대학교
• 발행년도 : 20210900
• Keyword : 1. 표피투과장벽;세라마이드;지방산 탄소사슬 길이;건선;노화; 2. epidermal barrier;ceramide;fatty acid chain length;psoriasis;aging;

1. Research Purpose - Importance of Research Understanding radiation-induced defects and damage accumulation mechanisms in materials and the effects of material structure, displacement dose, and damage rate on the microstructural evolution of defects in irradiated materials is essential to ensure the operational safety on nuclear power plant (NPP), development of advanced nuclear power reactor technology. Various types of defects exist in materials that directly determine mechanical properties, electrical conductivity, diffusivity, or light emission. Identifying the generation and growth of these defects is an important task in the fields of nuclear power. For example, neutron irradiation causes collision displacement, transmutation and ionization effects in the nuclear design materials and changes its microstructure and properties. Neutron induced defects and damage degrades the mechanical properties, poses a severe threat to the structural integrity of the NPP components. Advanced nuclear technologies such as fusion reactor require high performance materials with remarkable radiation tolerance and high stability and strength. Also, one of the discussed challenges in nuclear power engineering is lifetime extension of NPP. The components of NPP such as reactor pressure vessels (RPV). Many spectroscopy techniques have been employed to inspect the material defects. High-resolution transmission electron microscopy (HR-TEM) has provided useful information regarding irradiation-induced voids and loops, they cannot capture defects on the atomic scale. Small-angle neutron scattering (SANS) and small-angle X-ray scattering (SAXS) disclose information about structural parameters such as porosity distribution in the range of 1–100 nm. (source : 1. Research Purpose 3p)

• 연구책임자 : 조규성
• 주관연구기관 : 한국과학기술원
• 발행년도 : 20211200
• Keyword :

연구개요 SRIM과 같이 이체충돌근사(binary-collision approximation, BCA)를 사용하는 코드는 핵재료의 방사선 손상 시뮬레이션에 널리 사용된다. 기존의 BCA는 결함의 미세 구조에 대한 정확한 정보는 제공하지 않는다. 결함의 미세 구조는 방사선이 재료 특성에 미치는 영향을 추정하고 결함의 장기적 진화를 예측하는 데에 필요한 중요한 정보이다. 본 연구과제에서는 기존 BCA의 약점을 극복하고 방사선 효과를 더 잘 예측하기 위하여 방사선 결함의 수뿐만 아니라 미세 구조도 제공하는 고급 BCA(ABCA) 코드를 멀티스케일 모델링과 머신러닝을 사용하여 개발하였다. 연구 목표대비 연구결과 ○ 연구 목표를 달성하기 위해 (1) 머신러닝을 사용하여 일반적인 BCA와 분자동역학(MD)을 결합하는 ABCA 방법을 개발하고 (2) 방사선 손상에 대한 MD 시뮬레이션 수행을 위한 정확한 퍼텐셜 모델을 구성하는 방법을 연구하였다. ○ (1) 먼저, 방사선 손상에 대한 MD 시뮬레이션 결과로부터 결함의 수와 위치 분포에 대한 통계 모델을 도출하였다. Gaussian Process Regression(GPR)을 적용하여 주어진 방향 및 최대 약 32keV의 에너지에 대한 결함의 수와 x/y/z 1차원 분포에 대한 확률밀도함수를 계산하는 모델을 만들었다. 다음으로, 비 방사선 손상 구조로서 두 가지 유형의 결함 구조를 생성하였다. Vacancy와 SIA가 무작위로 도입되는 완전 무작위 결함 구조와, vacancy와 SIA가 GPR 모델로부터 얻은 결함의 수 및 위치 분포를 만족하며 무작위로 분포하는 준 무작위(quasi-random) 결함 구조이다. 이 두 유형의 결함을 비 방사선 손상 구조로 하고, MD 결과를 방사선 손상 구조로 하여, 이들을 분류하기 위한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 구축하였다. 마지막으로, 중성자 스펙트럼을 Primary knock-on atom(PKA) 스펙트럼으로 변환하는 SPECTRA-pka 코드, 고에너지 PKA(> 32 keV)를 일반적인 BCA 접근을 통해 저에너지 PKA 세트로 분할하는 IRADINA 코드, 방사선 결함의 수와 분포를 예측하는 GPR 및 CNN 머신을 통합함으로써 최종적으로 ABCA 코드를 구축하였다. ○ (2) 먼저, 안정적인 Frenkel 결함을 형성하는 원자의 최소 운동 에너지인 임계변위에너지(TDE)에 초점을 맞추었다. 이는 TDE가 실험 데이터와 직접 비교할 수 있는 유일한 방사선 손상지수이기 때문이다. TDE를 결정하는 정확한 방법을 확립하고, 이를 일부 시스템에 대하여 테스트하였다. 이후, TDE와 기본 물성치를 피팅 타겟으로 하여 제1 원리 계산의 에너지, 힘, 응력 데이터를 기준으로 force matching 방법을 사용하여 embedded-atom 방법(EAM) 유형의 퍼텐셜 모델을 구축하였다. 단거리에 대한 원자 간 상호작용을 다루기 위해 피팅 기준에 여러 정적 변위 계산을 추가함으로써 실험 데이터의 TDE를 합리적 수준으로 재현하는 퍼텐셜 모델을 구축할 수 있음을 확인하였다. 이러한 퍼텐셜 모델 구축 방법은 방사선 손상 MD 시뮬레이션에 대해 향상된 정확도를 보일 것으로 예측된다. ○ 이와 같이, ABCA 코드를 개발하여 방사선 손상 시뮬레이션에 대한 정확한 퍼텐셜 모델을 구축하는 방법을 제안함으로써 계획 당시 설정한 연구 목표를 성공적으로 달성하였다. 연구발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성) ○ 핵재료의 방사선 영향을 정량화하는 가장 일반적인 방법은 형성된 방사선 결함의 수에 대한 손상 지수로서 원자 당 변위(dpa)를 계산하는 것이다. 제안된 ABCA 방법을 통해 결함의 미세구조에 대한 추가 정보를 제공하면 핵재료 내 방사선 영향의 예측 정확도가 향상되고 향후 원자로의 안전성과 경제성의 향상에도 큰 도움이 될 것이다. ○ 원자로의 안전성은 후쿠시마 원전 사고 이후 국내외에서 큰 관심사이다. 한국은 원자력 이용의 역사가 길고 성공적인 만큼, 방사선 피해가 심각할 수 있는 노후 원자로의 사용은 사회적인 우려를 불러일으키며 이러한 현상은 향후 더욱 확대될 것이다. 따라서 원자력을 더욱 안전하고 유익하게 사용하기 위해서는 방사선 피해 현상과 영향을 더 잘 예측할 수 있는 방법이 필요하고, 본 연구과제에서 개발된 ABCA 코드가 이에 기여할 수 있을 것이다. ○ 수백 keV의 고에너지 영역을 다루기 위하여 현재의 ABCA 코드를 추가로 개발할 계획이다. 현재 버전에서는 recoil 에너지가 32 keV 밑으로 떨어질 때까지 기존 BCA 코드를 사용해야 한다. 에너지 범위가 수백 keV로 확장되면 고속 중성자 스펙트럼의 손상 시뮬레이션에서 BCA 코드 사용을 제거할 수 있으므로 고속로 개발에도 기여할 수 있다. (출처 : 요약문(국문) 2p)

• 연구책임자 : Takuji Oda
• 주관연구기관 : 서울대학교
• 발행년도 : 20210300
• Keyword : 1. 이체충돌근사;방사선 손상;핵재료;머신러닝;분자동역학; 2. Binary Collision Approximation;Radiation damage;Nuclear Materials;Machine learning;Molecular Dynamics;