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학술대회자료
저자정보
Lee, Sang-Chul (Department of Nuclear & Quantum Engineering Korea Advanced Institute of Science and Technology) Hwang, Ki-Ha (Department of Nuclear & Quantum Engineering Korea Advanced Institute of Science and Technology) Kang, Sang-Hee (Department of Nuclear & Quantum Engineering Korea Advanced Institute of Science and Technology) Lee, Kun-Jai (Department of Nuclear & Quantum Engineering Korea Advanced Institute of Science and Technology)
저널정보
한국방사성폐기물학회 한국방사성폐기물학회 학술대회 한국방사성폐기물학회 2003년도 가을 학술논문집
발행연도
2003.1
수록면
534 - 538 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2004

Optimization of Artificial Neural Network Model in Scaling Factor Determination Method
Lee ,  Sang-Chul ,  Hwang 외 5명 한국방사성폐기물학회 학술대회 2004.01 학술대회자료

2003

A Study on Improvement of Scaling Factor Prediction Using Artificial Neural Network
Lee ,  Sang-Chul ,  Hwang 외 5명 한국방사성폐기물학회 학술대회 2003.01 학술대회자료

초록· 키워드

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Final disposal of radioactive waste generated from Nuclear Power Plant (NPP) requires the detailed knowledge of the natures and quantities of radionuclides in waste package. Many of these radionuclides are difficult to measure and expensive to assay. Thus it is suggested to the Indirect method by which the concentrations of DTM (Difficult-to-Measure) nuclide is decided using the relation of concentrations (Scaling Factor) between Key (Easy-to-Measure) nuclide and DTM nuclide with measured concentrations of Key nuclide. In general, scaling factor is determined by using of log mean average (LMA) and regression. These methods are adequate to apply most corrosion product nuclides. But in case of fission product nuclides and some corrosion product nuclides, the predicted values aren't well matched with the original values. In this study, the models using artificial neural network (ANN) for C-14 and Sr-90 are compared with those using LMA and regression. The assessment of models is executed in the two parts divided by a training part and a validation part. For all of two nuclides in the training part, the predicted values using ANN are well matched with the measured values compared with those using LMA and regression. In the validation part, the accuracy of the predicted values using ANN is better than that using LMA and is similar to or better than that using regression. It is concluded that the predicted values using ANN model are better than those using conventional model in some nuclides and ANN model can be used as the complement of LMA and regression model.

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