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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이대영 (미래와도전) 이정훈 (미래와도전) 양승혁 (미래와도전)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제28권 제6호
발행연도
2023.12
수록면
1 - 10 (10page)

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원전 계측제어계통은 정상운전 시 자가 진단기능의 유지보수를 위해 일정 주기로 건전성을 확인하고 있으며, 계획예방정비 기간 동안 기능 및 성능점검을 실시하여 필요한 경우 유지보수를 하고 있다. 하지만 원전의 정보를 계측하고 제어하는 계측제어계통에서도 선제적으로 고장을 진단하고 대처하여 사고전파를 방지할 수 있는 기술개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 계측제어 장비의 환경조건과 자가 진단 데이터를 활용한 신뢰도 함수 추정 방안을 연구하였으며, 고장데이터의 획득을 위해 계측제어 장비의 부품에 대한 Feature 별 확률분포를 가정하여 가상 고장데이터를 생산하였다. 이러한 고장데이터를 바탕으로 생존분석에서 활용되는 대표적인 인공지능 모델(DeepSurve, DeepHit)을 이용하여 신뢰도 함수를 추정하였고, 그와 동시에 전통적인 준모수적 방법론인 Cox 회귀모델을 통해 신뢰도 함수를 추정하여 환경조건과 진단 데이터를 바탕으로 한 잔여 수명 계산을 통해 적용 가능성을 확인하였다.
#원자력 발전소 #디지털 계측제어계통 #고장예측 #딥러닝 #신뢰도 함수 #Nuclear Power Plant #Digital I& #C System #Failure Prediction #Deep Learning #Reliability Function

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 신뢰도 함수 추정 방법
3. 인공지능 모델
4. 결론
References

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