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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김성준 (강릉원주대학교) 서인용 (한국전력공사)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2010년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
2010.4
수록면
67 - 72 (6page)

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원자력발전소 센서의 검사는 시스템의 안전을 담보하고 효율적인 운전을 도모하는 데 필수적인 절차이다. 하지만 센서에 이상이 발생했을 때 이를 적시에 탐지하고 검사 중에도 운전에 영향을 미치지 않는 온라인모니터링에 대한 연구에 많은 관심이 고조되고 있다. 이 때 센서의 측정값으로부터 운전파라미터의 참값을 예측하는 Auto-association의 문제를 다루기 위해 본 연구에서는 Support Vector Regression (SVR)의 활용방안을 제시한다. 또한 수치실험을 통해 제시된 방법의 센서교정능력을 평가하고 신경회로망과 그 성능을 비교한다. 수치실험 결과는 제안된 방법이 정확도 (Accuracy)와 민감도 (Sensitivity) 관점에서 보다 안정적인 성능을 보이고 있음을 시사한다.ㅁ 원자력발전소 센서의 검사는 시스템의 안전을 담보하고 효율적인 운전을 도모하는 데 필수적인 절차이다. 하지만 센서에 이상이 발생했을 때 이를 적시에 탐지하고 검사 중에도 운전에 영향을 미치지 않는 온라인모니터링에 대한 연구에 많은 관심이 고조되고 있다. 이 때 센서의 측정값으로부터 운전파라미터의 참값을 예측하는 Auto-association의 문제를 다루기 위해 본 연구에서는 Support Vector Regression (SVR)의 활용방안을 제시한다. 또한 수치실험을 통해 제시된 방법의 센서교정능력을 평가하고 신경회로망과 그 성능을 비교한다. 수치실험 결과는 제안된 방법이 정확도 (Accuracy)와 민감도 (Sensitivity) 관점에서 보다 안정적인 성능을 보이고 있음을 시사한다.
#Online Monitoring #Auto-association #Support Vector Regression #Calibration #Accuracy #Sensitivity

목차

요약
1. 서론
2. 센서교정을 위한 온라인모니터링
3. SVR 앙상블 구축
4. 수치실험
5. 결론
감사의 글
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