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title: "한국전력기술, 원자력 설계용 AI로 혁신대상 2년 연속 그랑프리 수상"
published: 2026-05-15T07:05:02.840Z
canonical: https://jeff.news/article/2706
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# 한국전력기술, 원자력 설계용 AI로 혁신대상 2년 연속 그랑프리 수상

한국전력기술이 원자력 엔지니어링 분야 AI 적용 성과로 대한민국 인공지능 혁신대상에서 2년 연속 그랑프리를 받았다. 핵심은 원자력 도메인 특화 생성형 AI 서비스 NEXA 2.5와 AI 기반 SMR 설계 플랫폼으로, 설계 안전성과 효율성을 높이는 데 초점이 맞춰져 있다.

- 한국전력기술이 원자력 엔지니어링 AI 성과로 대한민국 인공지능 혁신대상에서 2년 연속 그랑프리를 받음
  - 시상식은 제2회 대한민국 인공지능 혁신대상
  - 올해는 총 291개 기관과 기업이 참여했다고 함
  - 한국전력기술은 최고 영예인 AI혁신 그랑프리 대상을 수상함

- 응모 주제는 “NEXA 2.5와 SMR AI 플랫폼으로 여는 차세대 엔지니어링” 쪽임
  - 핵심 평가는 AI로 설계 엔지니어링의 안전성과 효율성을 높였다는 점
  - 원자력 설계는 오류 비용이 큰 분야라, 단순 생산성보다 안전성과 품질이 같이 중요함

- 중심에는 원자력 도메인 특화 생성형 AI 서비스 NEXA가 있음
  - 지난 3월 성능을 개선한 NEXA 2.5가 소개됨
  - 기사에서는 NEXA 2.5가 단순 질의응답을 넘어 실제 업무 수행이 가능한 에이전트형 AI로 진화했다고 설명함

> [!NOTE]
> 원자력 분야의 AI는 “답변 잘하는 챗봇”만으로는 부족함. 설계 문서, 기술 기준, 업무 절차를 이해하고 실수 가능성을 줄이는 방향이어야 현업에서 의미가 생김.

- 지난해 수상 근거도 문서 자동 작성, 기술 분석, 물리 법칙 기반 AI 예측진단 기술이었다는 점이 흥미로움
  - 올해도 같은 축에서 더 고도화된 성과를 낸 흐름으로 볼 수 있음
  - 엔지니어링 업무에서 반복 문서 작업과 기술 검토를 AI로 줄이려는 방향이 이어지고 있음

- 한국전력기술은 소형모듈원자로(SMR)에도 AI를 적극 접목하고 있음
  - AI 기반 SMR 설계 플랫폼을 단계적으로 구축 중임
  - 설계 과정에서 발생할 수 있는 인적 오류를 사전에 차단하는 것이 목표임
  - 설계 품질을 높여 경제적 손실을 줄이겠다는 구상도 포함됨

- 김태균 사장은 지난 50년간 축적한 설계 엔지니어링 기술력을 바탕으로 AI 혁신을 지속하겠다고 밝힘
  - 한국전력기술은 디지털 전환을 통해 글로벌 엔지니어링 기업으로 도약하겠다는 방향을 제시함
  - 기사 자체는 수상 소식이지만, 원전·SMR 설계 영역에서 도메인 AI가 실제 업무 플랫폼으로 들어가는 흐름을 보여줌

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## 기술 맥락

- 이 기사에서 중요한 선택은 범용 생성형 AI를 그대로 쓰는 게 아니라 원자력 도메인 특화 AI인 NEXA를 고도화했다는 점이에요. 원자력 설계는 일반 문서 업무보다 안전 기준과 기술 맥락이 훨씬 중요해서, 도메인 지식이 없는 모델만으로는 실무 적용이 어렵거든요.

- NEXA 2.5가 에이전트형 AI로 진화했다는 표현은 단순 검색·질의응답을 넘어 실제 업무 절차 일부를 수행하는 쪽으로 가고 있다는 의미예요. 설계 엔지니어가 반복적으로 하던 문서 작성, 기술 분석, 검토 보조 같은 작업을 줄이는 방향으로 볼 수 있어요.

- SMR 설계 플랫폼에 AI를 붙이는 이유도 명확해요. 설계 과정의 인적 오류를 줄이고 품질을 높이면, 뒤늦게 수정하면서 생기는 비용과 일정 리스크를 줄일 수 있거든요. 특히 원자력 분야는 작은 오류도 파급이 크기 때문에 AI의 역할이 생산성보다 검증 보조에 더 가까워요.

## 핵심 포인트

- 한국전력기술은 제2회 대한민국 인공지능 혁신대상에서 AI혁신 그랑프리 대상을 수상함
- 응모 주제는 NEXA 2.5와 SMR AI 플랫폼을 통한 차세대 엔지니어링 설계 혁신임
- NEXA 2.5는 단순 질의응답을 넘어 업무 수행이 가능한 에이전트형 AI로 고도화됐다고 소개됨
- AI 기반 SMR 설계 플랫폼은 설계 오류를 줄이고 품질을 높이는 방향으로 단계적 구축 중임

## 인사이트

원자력 설계처럼 규제와 안전성이 강한 분야에서 AI가 쓰이려면 일반 챗봇이 아니라 도메인 특화, 검증 가능성, 업무 프로세스 통합이 핵심이 됨. 기사 자체는 수상 소식 중심이지만, 엔지니어링 AI가 어디로 가는지 보여주는 국내 사례로 볼 만함.