자율주행 로봇을 이용한 방사성 오염도 측정 및 시각화 플랫폼 설계

국문 초록 (Abstract)

(국문초록)
원자력 발전소는 높은 에너지 밀도를 가지고 있어 면적당 발전량이 많고 kWh당 단가가 가장 저렴하고 탄소 배출량이 적다. 이러한 이유로 전 세계 주요 국가에서 사용하고 있으며, 신규 원전 건설과 개발도상국의 원전 도입이 이루어지고 있다. 하지만 기존 발전소와 달리 운전 수명 종료 시 해체와 방사성폐기물 관리가 필연적으로 뒤따르며, 안전성 논란으로 일부 국가들에서는 조기에 영구 정지 상태 전환하여 운용을 중단하고 있으며 2050년까지 약 200기의 원전이 추가로 해체 절차에 돌입할 것으로 예상되어 이에 따른 원전 해체 관련 산업 및 기술적 수요도 함께 증가하는 추세이다.
특히 원전 해체 과정에서 주로 사용되는 수동 측정 방법은 작업자가 직접 장비를 사용하여 방사성 오염도를 측정하는 방식으로 피폭 위험이 크고 넓은 구역을 정밀하고 정확하게 측정하기 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 기존 방식의 한계를 보완하기 위해, 자율주행 로봇을 활용한 ROS 2 기반의 방사선량 측정 및 시각화 플랫폼을 설계 및 구현하였다.
해당 시스템은 자율주행 센서(LiDAR, IMU 등)와 SLAM 및 NAV 2 알고리즘을 사용하여 자율주행 로봇이 정해진 경로를 따라 안정적인 주행 및 장애물 회피를 수행하며, 로봇 후면부에는 LB-124 검출기를 장착하여 표면 오염도를 측정한다. 측정된 선량 데이터는 RS-232 통신으로 제어시스템에 전송 및 저장하고 로봇의 위치정보 및 생성된 지도와 연동하여 RViz 2 환경에서 직관적으로 표면 오염도 분포를 시각화하였다.
본 논문에서 구현한 시스템을 통해 방사성 표면 오염도 측정 작업자의 방사선 피폭을 줄여 안전성을 확보하고 작업의 효율성을 높일 수 있다. 향후 RGB-D 카메라를 추가하여 환경 인식과 지도 작성의 정밀도를 높이고 다중 로봇 협업 기술을 도입하여 원전 해체 현장뿐만 아니라 방사선 관리가 필요한 다양한 산업 분야로의 확장이 가능할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

(Abstract)
Nuclear power plants possess high energy density, enabling greater power generation per unit area. They offer the lowest cost per kWh and produce minimal carbon emissions. For these reasons, they are utilized by major nations worldwide, with new nuclear plants being constructed and developing countries adopting nuclear power. However, unlike conventional power plants, decommissioning and radioactive waste management inevitably follow at the end of their operational lifespans. Due to safety controversies, some countries are transitioning some plants to permanent shutdown status ahead of schedule. It is projected that approximately 200 additional nuclear reactors will enter decommissioning procedures by 2050, leading to a corresponding increase in demand for the related decommissioning industry and technologies.
In particular, the manual measurement method, which is mainly used during the nuclear power plant decommissioning process, has limitations in that it is difficult to precisely and accurately measure a wide area and has a high risk of exposure because workers directly use equipment to measure the level of radioactive contamination. Therefore, in this paper, to complement the limitations of existing methods, we designed and implemented a radiation dose measurement and visualization platform based on ROS 2 using an autonomous robot.
The system utilizes autonomous driving sensors (LiDAR, IMU, etc.) along with SLAM and NAV 2 algorithms to enable the autonomous robot to perform stable driving and obstacle avoidance along a predetermined path. An LB-124 detector is mounted on the rear of the robot to measure surface contamination levels. The measured dose data is transmitted and stored in the control system via RS-232 communication. It is then linked with the robot's position information and the generated map to intuitively visualize the surface contamination distribution in the RViz 2 environment.
Through the system implemented in this paper, it is possible to reduce radiation exposure of radioactive surface pollution measurement workers to ensure safety and increase the efficiency of work. In the future, RGB-D cameras will be added to increase the precision of environmental awareness and mapping, and multi-robot collaboration technology will be introduced to expand not only to the nuclear dismantling site but also to various industries requiring radiation management.

목차 (Table of Contents)

• 그림목차 iii
• 표 목차 v
• I. 서론 1
• 1.1 연구 배경 및 필요성 1
• 1.2 연구 목적 및 내용 3
• II. 이론적 배경 4
• 2.1 표면 방사성 오염도 측정 원리 및 방법 4
• 2.1.1 직접 계측 방식 4
• 2.1.2 간접 계측 방식 5
• 2.2 방사선 검출기 원리 및 특성 7
• 2.2.1 Geiger-Muller 계수기의 원리 7
• 2.2.2 섬광 계수관의 원리 9
• 2.3 자율주행 로봇 11
• 2.3.1 자율주행 로봇의 계측 시스템 11
• 2.3.2 ROS 2 프레임워크 17
• 2.3.3 지도 작성 및 위치 인식 알고리즘 20
• 2.3.4 경로 계획 및 주행 제어 알고리즘 23
• 2.4 방사선 데이터 시각화 기술 26
• III. 시스템 설계 및 구현 28
• 3.1 전체 시스템 구성 28
• 3.2 자율주행 로봇의 구성 28
• 3.3 시스템 알고리즘 37
• 3.3.1 SLAM 알고리즘 37
• 3.3.2 NAV 2 알고리즘 38
• 3.3.3 장애물 회피알고리즘 39
• 3.4 방사성 오염도 검출 41
• 3.5 방사선 데이터 시각화 인터페이스 42
• IV. 실험 및 결과 분석 43
• 4.1 실증환경 43
• 4.2 자율주행 및 지도 생성 결과 44
• 4.3 방사선 데이터 수집 48
• 4.4 시각화 결과 50
• V. 결론 53
• 참고문헌 55
• 국문초록 61
• 영문초록 62
• 감사의 글