AI 자동화 원전 운영 시스템, 산업제어 보안과 개인정보보호 새 과제 제기

핵심 요약

- MIT 박사과정 로렌 포티어(Lauren Fortier)가 해군 원전 운영 경험을 바탕으로 원자력 발전소 운영 자동화 기술 개발 중 - AI 기반 산업제어시스템(ICS) 자동화는 운영 효율성을 높이지만, 사이버 보안과 운영자 개인정보 보호 측면에서 새로운 위협 제기 - 원전과 같은 국가 중요 인프라에 AI 자동화 도입 시 다층 보안 체계와 운영자 데이터 보호 프레임워크 필수

주요 내용

2026년 7월 현재, MIT 박사과정 연구자 로렌 포티어는 미 해군에서 원자력 발전소를 운영한 경험을 활용하여 원전 운영 자동화 기술 개발에 나서고 있다. 이는 원자력 에너지의 광범위한 채택에 있어 핵심적인 장애물을 해결하기 위한 시도로, 운영 인력 부족과 복잡한 운영 프로세스를 AI 자동화로 극복하려는 것이다.

원자력 발전소와 같은 산업제어시스템(ICS)에 AI 자동화 기술을 적용하는 것은 운영 효율성 향상과 인적 오류 감소라는 장점을 제공한다. 그러나 동시에 사이버 보안 관점에서는 새로운 공격 표면(attack surface)을 생성한다. 특히 AI 모델이 실시간으로 원전 운영 결정을 내리는 경우, 모델에 대한 적대적 공격(adversarial attack)이나 데이터 중독(data poisoning)은 물리적 안전 사고로 직결될 수 있다.

개인정보보호 관점에서는 원전 운영자들의 행동 패턴, 작업 이력, 생체 인증 데이터 등이 AI 학습 데이터로 활용될 가능성이 높다. 이러한 민감 정보의 수집·처리·저장 과정에서 적절한 보호조치가 마련되지 않으면, 개인정보 침해는 물론 내부자 위협(insider threat) 탐지 시스템이 오히려 근로자 감시 도구로 변질될 우려가 있다.

또한 원전 자동화 시스템은 전형적인 OT(Operational Technology)와 IT의 융합 환경으로, 기존 IT 중심의 보안 통제만으로는 불충분하다. AI 자동화로 인해 실시간 의사결정 프로세스가 블랙박스화되면, 사고 발생 시 책임 소재 파악과 감사 추적(audit trail)이 어려워지는 AI 거버넌스 문제도 발생한다.

전문가 시각

ISMS-P 관점에서 원전과 같은 국가 중요 인프라에 AI 자동화를 도입할 때는 다층 보안 통제 체계가 필수적이다. 특히 AI 모델의 학습 데이터와 추론 결과에 대한 무결성 검증, 실시간 이상 탐지, 그리고 AI 판단에 대한 인간의 최종 승인(human-in-the-loop) 메커니즘을 반드시 구현해야 한다. AI 자동화 시스템 자체를 하나의 정보자산으로 식별하고, 위험평가를 통해 접근 통제·암호화·로깅 등의 보호대책을 수립해야 한다.

개인정보보호 측면에서는 운영자 데이터를 AI 학습에 활용하기 전에 명확한 수집 목적 고지와 동의 절차를 거쳐야 하며, 비식별화·가명처리 등의 기술적 조치를 적용해야 한다. 특히 행동 패턴 분석이나 이상행동 탐지 시스템은 정당한 보안 목적과 근로자 사생활 침해 사이의 균형을 신중하게 고려해야 한다. 원전 자동화 프로젝트에는 초기 설계 단계부터 개인정보 영향평가(PIA)와 보안성 검토를 의무화하고, AI 윤리 가이드라인에 따른 거버넌스 체계를 구축하는 것이 바람직하다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

산업제어시스템(ICS) 보안 통제: 원자력 발전소와 같은 중요 인프라는 IT와 OT가 융합된 환경으로, 네트워크 분리(망분리), 화이트리스트 기반 접근 통제, 실시간 이상 탐지 시스템 등 ICS 특화 보안 통제가 필요하다. ISMS-P에서는 정보자산 분류 시 OT 자산을 별도로 식별하고 물리적 안전과 연계된 위험평가를 수행해야 한다.

AI 시스템 개인정보 영향평가(PIA): AI 자동화 시스템이 운영자의 행동 데이터를 수집·분석할 경우, 개인정보보호법상 개인정보 영향평가 대상이 될 수 있다. 특히 민감정보나 생체정보를 처리하거나, 50만 명 이상의 정보를 처리하는 경우 PIA가 의무화되며, AI 모델의 학습 데이터 최소화·목적 외 사용 금지·안전한 폐기 등의 원칙을 준수해야 한다.