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저자정보
김민종 (한국원자력연구원) 고태영 (한국원자력연구원) 문현수 (한국원자력연구원) 김민수 (한국원자력연구원) 유용균 (한국원자력연구원)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제43권 제6호
발행연도
2023.12
수록면
475 - 483 (9page)
DOI
10.7779/JKSNT.2023.43.6.475

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본 연구는 한국원자력연구원에서 운영 중인 하나로 연구용 원자로의 노심 내 영상기반 감시 시스템 개발을 다루고 있다. 이 시스템은 하나로 원자로의 심층방어능력을 강화하기 위해 딥러닝 기반의 영상 감시 기술을 도입하였다. 원자로 노심 근처에 설치된 CCTV를 통해 원자로 노심의 이미지를 분석하여 기포와 중성자 핵변환 도핑 장치의 상태를 감시한다. 이 과정에서 Faster R-CNN 알고리즘 기반으로 실시간 객체 탐지를 구현하였으며, 경량화된 백본 모델과 하이퍼파라미터 최적화를 통해 높은 정확도를 유지하면서도 실시간 처리가 가능하도록 시스템을 개선했다. 이 시스템 도입으로 운전원의 작업 부담 감소와 원자로의 안정적 운영에 기여할 것으로 기대한다.
#인공지능 #딥러닝 #하나로 원자로 #기포 #중성자 핵변환 도핑 #감시 시스템 #객체검출 #이미지 처리 #Artificial Intelligence #Deep Learning #HANARO Reactor #Air Bubble #Neutron Transmutation Doping #Monitoring System #Object Detection #Image Processing

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 합성 데이터 생성 및 데이터 확보
3. 딥러닝 모델 개발
4. 사용자 인터페이스 시스템
5. 실험
6. 결론
References

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