ShieldingAI 🛡️

MCNP 핵차폐 설계 자동화를 위한 AI 기반 웹 플랫폼
2025 엔지니어링산업 경진대회 출품작 · 주제 D — 디지털 기반 안전·신뢰 엔지니어링

1. 프로젝트 개요

배경

국내 사용후핵연료 습식 저장조의 포화가 임박하면서 건식저장용기(Cask) 대규모 확충이 국가 과제로 대두되고 있습니다.
차폐 설계의 세계 표준 도구인 MCNP는 1970년대부터 사용된 텍스트(메모장) 기반 입력 방식을 고수하고 있어 구조적인 문제를 가집니다.

문제

문제	내용	근거
인적 오류	좌표 겹침(Overlap), 밀도 부호 오기입 등 치명적 오류	MCNP User's Manual (LANL)
시간 낭비	전처리 수작업이 전체 프로젝트 시간의 70~80% 차지	SuperMC 논문 서론 (2015)
과잉 차폐	시행착오식 설계 → 보수적 두께 → 건축 자원·탄소 낭비	유전알고리즘 기반 최적화 논문 (2018)
방사선 과소평가	미세 기하학적 오류로 방사선이 틈새로 새어나감	JAEA-Research (2008)

해결 방안

동적 GUI · 실시간 3D 렌더링 · RAG 챗봇 · AI 역설계를 결합한 웹 기반 차폐 설계 플랫폼

2. 기술 스택

프론트엔드 (`shielding-ai/`)

기술	용도
React 18	UI 컴포넌트
styled-components	다크테마 스타일링
Zustand	전역 상태 관리 (셀/서페이스/재질 등)
React Three Fiber	3D Cask 실시간 렌더링
@react-three/drei	OrbitControls 등 3D 헬퍼
Vite	빌드 도구

백엔드 (`shielding-backend/`)

기술	용도
FastAPI	REST API 서버
Gemini 1.5 Pro	LLM 추론 엔진
LangChain	RAG 파이프라인
ChromaDB	로컬 벡터 DB (MCNP 매뉴얼 임베딩)
SciPy	Buildup Factor 역산 (역설계 엔진)
Scikit-learn	Surrogate Model (추후 구현)
Jinja2	MCNP .i 파일 템플릿 생성

3. 폴더 구조

project/
├── shielding-ai/                   # 프론트엔드 (React)
│   ├── src/
│   │   ├── App.jsx                 # 루트 컴포넌트, 탭 전환
│   │   ├── main.jsx
│   │   ├── theme.js                # 색상/스타일 CSS 변수 및 공통 컴포넌트
│   │   ├── store/
│   │   │   └── mcnpStore.js        # Zustand 전역 상태 (셀/서페이스/재질/격자 등)
│   │   ├── utils/
│   │   │   ├── constants.js        # SURF_PARAMS, MAT_DB, ICRP21 데이터
│   │   │   ├── codeGen.js          # MCNP 코드 생성 + 컬럼 정렬 로직
│   │   │   ├── parser.js           # Tab2 업로드 파일 파싱 (오류 감지)
│   │   │   └── buildCaskLayers.js  # 셀/서페이스 → Three.js 레이어 변환
│   │   └── components/
│   │       ├── CollapsibleCard.jsx # 접이식 카드 공통 컴포넌트
│   │       ├── Topbar.jsx          # 상단 탭 바
│   │       ├── tab1/               # Tab1: Design & View
│   │       │   ├── Tab1.jsx        # 3열 레이아웃
│   │       │   ├── CodePreview.jsx # 실시간 MCNP 코드 미리보기
│   │       │   ├── ViewerChat.jsx  # Three.js 3D 뷰어 + RAG 챗봇
│   │       │   └── cards/
│   │       │       ├── CellCard.jsx    # Cell 카드 입력
│   │       │       ├── SurfaceCard.jsx # Surface 카드 입력
│   │       │       └── DataCard.jsx    # Data 카드 (MODE/재질/선원/NPS)
│   │       ├── tab2/               # Tab2: Optimization & Validation
│   │       │   └── Tab2.jsx        # 파일 업로드/해석/시각화/역설계 챗봇
│   │       └── slide/              # 세부조정 슬라이드 패널
│   │           ├── SlidePanel.jsx  # 슬라이드 패널 컨테이너
│   │           ├── LatticeEditor.jsx # Lattice/Universe 격자 편집기
│   │           └── TallyEditor.jsx   # IMP/Tally/FMESH/SI-SP/KSRC
│   ├── package.json
│   ├── vite.config.js              # @ 절대경로 alias 설정
│   └── index.html
│
└── shielding-backend/              # 백엔드 (Python FastAPI)
    ├── main.py                     # API 서버 엔드포인트
    ├── rag.py                      # RAG 파이프라인 (ChromaDB)
    ├── requirements.txt
    ├── .env                        # API 키 (Git에 올리지 말 것!)
    └── pdfs/                       # MCNP 매뉴얼 PDF 보관 폴더

4. 프론트엔드 설치 및 실행

사전 요구사항

Node.js 18 이상 (nodejs.org LTS 다운로드)

설치

cd shielding-ai
npm install
npm run dev

브라우저에서 http://localhost:5173 접속

PowerShell 실행 정책 오류 시

Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned

5. 백엔드 설치 및 실행

사전 요구사항

Python 3.10 이상
Gemini API 키 (aistudio.google.com → Get API Key)

설치

cd shielding-backend

# 가상환경 생성 및 활성화
python -m venv venv
venv\Scripts\activate          # Windows
# source venv/bin/activate     # Mac/Linux

pip install -r requirements.txt

환경변수 설정

shielding-backend/.env 파일 생성:

GEMINI_API_KEY=여기에_키_붙여넣기

⚠️ .env 파일은 절대 GitHub에 올리면 안 됩니다. .gitignore에 추가하세요.

서버 실행

uvicorn main:app --reload --port 8000

브라우저에서 http://localhost:8000/health 접속해서 아래가 나오면 성공:

{"status": "ok", "vectordb": false, "model": "gemini-1.5-pro"}

6. RAG 챗봇 구축 방법

PDF 준비

shielding-backend/pdfs/ 폴더에 PDF 파일 넣기:

pdfs/
├── MCNP6_manual.pdf          # MCNP 매뉴얼
└── (원자력법령 등 추가 가능)

⚠️ MCNP 매뉴얼은 수출통제(Export Control) 대상일 수 있습니다.
교수님께 사용 범위를 먼저 확인하세요.
ChromaDB는 로컬에만 저장되므로 외부 유출 없습니다.

벡터 DB 구축 (최초 1회, 수 분 소요)

서버가 실행 중인 상태에서:

# Windows PowerShell
Invoke-WebRequest -Uri http://localhost:8000/build-db -Method POST

# 또는 curl
curl -X POST http://localhost:8000/build-db

완료되면 shielding-backend/chroma_db/ 폴더가 생성됩니다.
이후부터는 서버 시작 시 자동으로 로드됩니다.

동작 방식

사용자 질문
    ↓
ChromaDB에서 관련 청크 Top-4 검색 (코사인 유사도)
    ↓
[참고 문서] + [현재 설계 상태] + 질문 → Gemini 1.5 Pro
    ↓
답변 + 출처(파일명 + 페이지) 반환

7. 기능 설명

Tab1 — Design & View

3열 레이아웃:

1열: 카드 입력 (Cell → Surface → Data 순서, MCNP 문법과 동일)
2열: MCNP 코드 실시간 미리보기 (줄번호 + 문법 하이라이팅)
3열: 3D Cask 렌더링 + RAG 챗봇

Cell 카드:

타입 선택: 일반 / Lattice / Fill / 경계(Boundary)
M# 드롭박스: 추가된 재질 목록에서 선택 → 밀도 자동 입력
삭제 시 1번부터 자동 재정렬

Surface 카드:

형상 선택: RCC / RPP / SPH / CZ / PZ 등 13종
선택에 따라 파라미터 입력 필드 동적 변경

Data 카드:

재질(M): 드롭박스 선택 후 "추가" → ZAID 내부 저장, 내보내기 시 자동 포함
선원: SDEF (차폐 모드) / KCODE (임계 모드) 전환
세부조정 슬라이드: IMP · Tally · SI/SP · FMESH · KSRC · Lattice 편집기

코드 미리보기 정렬 규칙:

각 컬럼 간 최소 3칸 공백
밀도값은 소수점 기준 우측 정렬
Lattice fill 블록은 surf 컬럼 기준 들여쓰기

Tab2 — Optimization & Validation

파일 업로드 (드래그&드롭 / 클릭)
AI 해석: Cell/Surface/Material 수, NPS, MODE 파싱
오류 감지: 표면 번호 불일치(빨간), IMP 개수 불일치(노란)
코드 뷰어: 오류 줄 하이라이팅
역설계 챗봇: 업로드 파일 컨텍스트 인식 후 조언

API 엔드포인트

메서드	경로	설명
GET	`/health`	서버 상태 확인
POST	`/build-db`	PDF → ChromaDB 구축
POST	`/chat/rag`	Tab1 RAG 챗봇
POST	`/chat/optimize`	Tab2 역설계 챗봇

8. 개발 계획 및 TODO

✅ 완료

🔲 진행 중 / 예정

단기 (대회 제출 전)

검증 코드 작성 — Buildup Factor Python 계산 + 그래프 (최우선)
RAG 챗봇 실제 테스트 (PDF 넣고 답변 품질 확인)
Tab2 역설계 챗봇 실제 연동 테스트
설문조사 실시 (MCNP 경험자 대상, 진입장벽 등)
포스터 완성 (검증 그래프 포함)

중기 (역설계 엔진)

/chat/optimize 에 SciPy Buildup Factor 역산 실제 연동
Surrogate Model 학습 데이터 생성 (1,200개)
Scikit-learn RandomForest 대리 모델 구현
역설계 결과 → MCNP 코드 자동 제안

장기 (서비스화)

Docker 컨테이너화
사용자 인증 + 설계 이력 저장 (PostgreSQL)
온프레미스 배포 (폐쇄망 지원)

9. 검증 계획

대회 규정: "실험·시뮬레이션·데이터 분석 등 최소 검증 1종 이상 필수"

검증 방법: Buildup Factor 해석 역산

물리 수식:

D(x) = D₀ · B(μx) · exp(-μx)

D₀ : 초기 선량률
B   : Buildup Factor (GP fitting, ANSI/ANS-6.4.3)
μ   : 감쇠계수 (재질·에너지별 고정값)
x   : 차폐 두께 (cm)

구현 계획 (Python):

import numpy as np
from scipy.optimize import brentq

# Co-60 (1.25 MeV), 납 차폐
mu_lead     = 0.657  # cm^-1
mu_concrete = 0.118  # cm^-1

# 목표 선량률 입력 → 필요 두께 역산
def required_thickness(D_target, D0, mu, material):
    def equation(x):
        B = buildup_factor(mu * x, material)
        return D0 * B * np.exp(-mu * x) - D_target
    return brentq(equation, 0, 200)

검증 내용:

납 두께별(0~30cm) 선량 감쇠 곡선 계산
콘크리트 두께별 선량 감쇠 곡선 계산
기존 경험적 과잉 설계 두께 vs 역산 최적 두께 비교표
차폐재 절감량 → CO₂ 환산 (내재탄소)

기대 결과:

과잉 설계 대비 납 5~15% 절감 가능 근거 수치화
포스터 그래프로 직접 활용

10. 협업 규칙

Git 브랜치 전략

main          ← 발표/제출용 안정 버전
├── dev       ← 개발 통합 브랜치
│   ├── feat/rag-chatbot     (RAG 챗봇 개발)
│   ├── feat/optimize-engine (역설계 엔진)
│   └── feat/verification    (검증 코드)

커밋 메시지 규칙

feat: 새 기능 추가
fix:  버그 수정
docs: 문서 수정
style: 코드 스타일 변경 (기능 변경 없음)
refactor: 리팩토링

예시:
feat: Tab2 역설계 챗봇 API 연동
fix: Surface 카드 삭제 시 재정렬 오류 수정

.gitignore 필수 항목

# .gitignore
node_modules/
.env
shielding-backend/chroma_db/
shielding-backend/venv/
__pycache__/
*.pyc
dist/

역할 분담 (제안)

역할	담당
프론트엔드 UI/UX
백엔드 + RAG 챗봇
역설계 엔진 (Python 계산)
검증 코드 + 그래프
포스터 + 발표 자료

매일 동기화

# 작업 시작 전
git pull origin dev

# 작업 완료 후
git add .
git commit -m "feat: 작업 내용"
git push origin feat/브랜치명

참고 문헌

논문/자료	내용
McCad (KIT, 2013)	CAD→MCNP 자동 변환, 텍스트 입력의 비효율 명시
SuperMC (中科院, 2015)	전처리 수작업이 전체 시간의 70~80%
DAGMC (UW-Madison)	입자 소실(Lost Particle) 방지 프로젝트
JAEA-Research (2008)	기하학적 오류로 인한 방사선 과소평가 보고
Yao Cai et al. (2018)	유전알고리즘 + MCNP 차폐 최적화
M. Arif Sazali et al. (2022)	Python 래퍼로 MCNP 계산 시간 단축
MCNP User's Manual (LANL)	Fatal Errors 섹션 — 밀도 부호 혼동 경고
ANSI/ANS-6.4.3	Buildup Factor 계수 데이터

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 14 Commits
casker-backend		casker-backend
src		src
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
index.html		index.html
package-lock.json		package-lock.json
package.json		package.json
sample_shield.i		sample_shield.i
vite.config.js		vite.config.js

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목차

1. 프로젝트 개요

배경

문제

해결 방안

2. 기술 스택

프론트엔드 (shielding-ai/)

백엔드 (shielding-backend/)

3. 폴더 구조

4. 프론트엔드 설치 및 실행

사전 요구사항

설치

PowerShell 실행 정책 오류 시

5. 백엔드 설치 및 실행

사전 요구사항

설치

환경변수 설정

서버 실행

6. RAG 챗봇 구축 방법

PDF 준비

벡터 DB 구축 (최초 1회, 수 분 소요)

동작 방식

7. 기능 설명

Tab1 — Design & View

Tab2 — Optimization & Validation

API 엔드포인트

8. 개발 계획 및 TODO

✅ 완료

🔲 진행 중 / 예정

단기 (대회 제출 전)

중기 (역설계 엔진)

장기 (서비스화)

9. 검증 계획

검증 방법: Buildup Factor 해석 역산

10. 협업 규칙

Git 브랜치 전략

커밋 메시지 규칙

.gitignore 필수 항목

역할 분담 (제안)

매일 동기화

참고 문헌

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