나용수 Yong-Su Na

운영교수공과대학 원자핵공학과

AI 연구 프로필·과제 동향

나용수 교수는 토카막 자기밀폐 핵융합 플라즈마의 운전 시나리오, 불안정성 제어, 수송 물리를 연구한다. KSTAR를 중심으로 하이브리드 시나리오와 고속이온 조절 향상(FIRE) 모드 등 고성능·장펄스 운전, 전자사이클로트론 전류구동을 이용한 신고전 찢어짐 모드(NTM) 안정화, 공명 자기섭동(RMP)을 이용한 ELM 억제를 다룬다. VEST 구형토러스에서의 플라즈마 시동·옴 방전 개시와 폭주전자, 자이로운동론·유체 closure 기반 난류·수송 이론, X-pinch 고에너지밀도 플라즈마 수치코드도 연구 범위에 포함된다. 최근에는 강화학습·신경망을 이용한 토카막 제어와 붕괴 예측 연구가 늘고 있으며, 이들 연구는 핵융합 발전이라는 에너지 생산 기술과 직접 연결된다.

연구 축

연구 흐름

핵심 키워드와 국가 과제 동향

전체 키워드: 토카막 플라즈마 제어 9 플라즈마 시동 9 구형 토러스(구형 토카막) 9 전자 사이클로트론 전류구동(ECCD) 7 FIRE 모드(고속 이온 조절 향상 모드) 6 신고전 찢김 모드(NTM) 5 중성입자빔 가열(NBI) 5 경계 페데스탈 5 하이브리드 운전 시나리오 5 고속 이온 5 전자 사이클로트론 가열(ECH) 4 정상상태 운전 시나리오 4 플라즈마 유체 클로저 4 고에너지밀도 플라즈마 4 X-핀치 플라즈마 4 공명 자기 섭동(RMP) 4 띠흐름(zonal flow) 4 토카막 플라즈마 수송 3 톰슨 산란 진단 3 토로이달 운동량 수송 3

연구 방법

KSTAR·VEST 등 장치 실험과 통합 수송 모델링, 자기유체역학·자이로운동론·운동론 시뮬레이션을 결합하며, 플라즈마 유체 closure·대역류 등 해석 이론도 전개한다. 최근에는 강화학습, 신경망, 가우시안 과정 회귀 등 머신러닝을 플라즈마 제어·붕괴 예측·진단 데이터 분석에 적용한다.

토카막 실험 28 해석 이론 10 기계학습 9 수치 시뮬레이션 8 통합 수송 모델링 7 수치해석 코드 개발 6 피드백 제어 5 자기유체역학 안정성 해석 4 자기유체역학(MHD) 시뮬레이션 4 자이로운동론 시뮬레이션 4

지원 과제 동향 (NTIS 성과, 2020–2024)

연도별 지원 과제 건수. 정부연구비 합계 2020 16억 · 2021 136억 · 2022 189억 · 2023 183억 · 2024 141억. 과제 전체의 연차 정부연구비를 더한 값이라 교수 개인 연구비가 아니며, 공저자 과제가 포함될 수 있다.

PDF 본문 메모

• 2025_Turbulence statistical analysis of the L-H transition and RMPs in KSTAR (논문 페이지) KSTAR의 L-H 전이와 가장자리 국소 RMP 인가 시 전자밀도(BES)·전자온도(ECEI)·자기장 변화율(Mirnov) 요동을 정보기하 지표(정보율·정보길이)와 첨도·분산으로 분석하였다. 저밀도 플라즈마에서 L-H 전이 전 약 80 kHz 자기 모드가 나타나 ELM이 있는 H-모드까지 지속되며, RMP는 이 결맞은 모드를 억제하는 대신 간헐성을 키워 확률밀도함수의 급격한 변화를 일으킴을 보였다.
• 2024_Enhancing disruption prediction through Bayesian neural network in KSTAR (논문 페이지) KSTAR의 EFIT 0D 변수와 진단 데이터를 입력으로 시간 합성곱 신경망(TCN)과 베이지안 신경망을 결합한 붕괴 예측기를 개발하였다. 예측 불확실성을 정량화해 기존 신경망의 과신과 오경보를 줄이는 방식이며, KSTAR 실험 데이터에 적용해 붕괴 예측 성능을 확인하였다.
• 2024_Highest fusion performance without harmful edge energy bursts in tokamak (논문 페이지) 머신러닝과 실시간 적응 제어로 3D 자기장(RMP) 스펙트럼을 자동 최적화하는 기법을 DIII-D와 KSTAR 토카막에 적용하였다. 기존 RMP 적용 시의 성능 저하 없이 ELM에 의한 가장자리 에너지 분출을 억제하면서 원자로 수준의 노심 가둠과 높은 핵융합 성능을 달성했다고 보고한다.

106편 중 39편은 초록이 없어 제목과 OpenAlex 키워드로 태깅하였다. 대기압 유전체장벽방전 플라즈마의 바이오필름 살균 논문(W3082674439)은 핵융합 주 분야와 다르나 플라즈마 응용 연구로 볼 여지가 있어 의심 목록에 넣지 않았다.

NTIS 표준분류 연계

논문 = 이 교수 논문을 NTIS 과학기술표준분류에 배정한 수(정책 연계 맵과 같은 방법), 논문(지원 과제) = 그 분류 과제가 지원한 논문 수. 국가 투자 = 그 분류(1순위) 과제의 정부연구비. 대학 내 서울대% 평균 8.7%.

에너지/자원 분류에 배정된 논문이 없다. '에너지·환경·원자력 확장'을 누르면 다른 분류가 보인다.

논문 지원 과제 (NTIS 성과DB)

교수 논문 DOI가 NTIS 성과 논문으로 등록된 과제(2020–24). 공저자의 과제일 수 있어 본인 책임 과제와 같지 않다. 부처: 과학기술정보통신부 27, 교육부 9, 방위사업청 1. NTIS 분류 = 그 과제의 1순위 과학기술표준분류.

연구단 내 협업 (공저)

학제 간 융합 후보

다른 학과이면서 아직 함께 쓴 논문이 없는 교수 쌍 가운데 연구 유사도(학문분야 cosine 0.5 + NTIS 중분류 cosine 0.5)가 높은 순. 겹치는 NTIS 분류는 두 교수 논문이 2편 이상씩 배정된 중분류다. 전체 네트워크 →

조건을 만족하는 후보 없음

대표 논문 (피인용 상위)

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교수 1

심형진

논문 92

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연구주제 3

Magnetic confinement fusion research · Particle accelerators and beam dynamics · Pulsed Power Technology Applications

학문분야 3

Aerospace Engineering · Control and Systems Engineering · Nuclear and High Energy Physics

정책분야 2

핵융합 · 원자력(에너지/자원 기타에서 이동)

전략기술 1

차세대 원자력

학과 1

원자핵공학과

키워드 28

플라즈마 시동 · 토카막 플라즈마 제어 · 구형 토러스(구형 토카막) · FIRE 모드(고속 이온 조절 향상 모드) · 전자 사이클로트론 전류구동(ECCD) · 중성입자빔 가열(NBI) · 고속 이온 · 하이브리드 운전 시나리오 · 경계 페데스탈 · 신고전 찢김 모드(NTM) · 플라즈마 유체 클로저 · 공명 자기 섭동(RMP) · 전자 사이클로트론 가열(ECH) · X-핀치 플라즈마 · 고에너지밀도 플라즈마 · 정상상태 운전 시나리오 · 띠흐름(zonal flow) · 토카막 운전 시나리오 · 토카막 붕괴 예측 · 필링-벌루닝 불안정성 · 폭주 전자 · 표류파 난류 · 톰슨 산란 진단 · 내부 수송 장벽(ITB) · 토로이달 운동량 수송 · 토카막 플라즈마 수송 · 경계국재모드(ELM) 제어 · 텅스텐 다이버터

방법 13

기계학습 · 수치 시뮬레이션 · 몬테카를로 시뮬레이션 · 토카막 실험 · 강화학습 · 해석 이론 · 통합 수송 모델링 · 수치해석 코드 개발 · 피드백 제어 · 자이로운동론 시뮬레이션 · 자기유체역학(MHD) 시뮬레이션 · 자기유체역학 안정성 해석 · 운동론적 시뮬레이션