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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
심가희 (세종대학교) 차균호 (세종대학교) 박문규 (세종대학교)
저널정보
한국에너지학회 에너지공학 에너지 공학 제32권 제2호 (통권 제114호)
발행연도
2023.6
수록면
72 - 82 (11page)
DOI
10.5855/ENERGY.2023.32.2.072

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사용후핵연료를 장기적으로 관리하기 위해서 핵연료 제조정보, 연소 이력, 운반 및 저장 등의 다양한 안전정보가 필요하다. 오랜 기간, 다양한 단계를 거치며 생산되는 사용후핵연료 안전정보는 다수의 근무자에 의해 안전정보 데이터가 관리되면서 데이터가 누락되거나 부정확한 값이 포함될 수 있다. 이러한 인적 오류는 사용후핵연료 안전조치에 직접적인 영향을 미치므로 데이터의 품질을 정확히 관리하는 것이 필수적이다. 본 연구는 사용후핵 연료 안전정보 품질관리를 위해 머신러닝 기법 중 XGBoost 기반의 이상치 탐지를 수행한다. 기존에 사용되어 온 OCSVM과의 비교를 통해 XGBoost의 성능을 비교 분석한다.
#품질관리 #이상치 탐지 #기계 학습 #Quality control #Anomaly detection #Machine learning #XGBoost #One-class SVM

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 품질관리를 위한 이상치 탐지 방법 제안
3. 실험 및 결과분석
4. 결론
References

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