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논문 기본 정보

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학술저널
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문성빈 (한국전력기술) 이상훈 (한국전력기술) 오영진 (한국전력기술) 김성렬 (금오공과대학교)
저널정보
한국압력기기공학회 한국압력기기공학회 논문집 한국압력기기공학회 논문집 제19권 제2호
발행연도
2023.12
수록면
146 - 154 (9page)

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In nuclear power plants, ultrasonic test for pipe wall thickness measurement is used during periodic inspections to prevent pipe rupture due to pipe wall thinning. However, when measuring pipe wall thickness using ultrasonic test, a significant amount of measurement error occurs due to the on-site conditions of the nuclear power plant. If the maximum pipe wall thinning rate is decided by the measured pipe wall thickness containing a significant error, the pipe wall thinning rate data have significant uncertainty and systematic overestimation. This study proposes preprocessing of pipe wall thinning measurement data using support vector machine regression algorithm. By using support vector machine, pipe wall thinning measurement data can be smoothened and accordingly uncertainty and systematic overestimation of the estimated pipe wall thinning rate data can be reduced.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 선행연구 검토
3. 감육값 전처리 기술개발
4. 결론
참고문헌

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