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원자력발전소 기동 및 정지 운전을 위한 순환 신경망 기반 인공지능 프레임워크 개발
구서룡,김현민,최건필,김정택 제어·로봇·시스템학회 2019 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.25 No.9
In order to reduce operator workload from startup and shutdown operations for existing Nuclear Power Plants (NPPs), it is necessary to develop an automation system based on deep learning, the leading approach in current Artificial Intelligence (AI) technology. From existing research, it is challenging to develop an automation system using conventional machine learning for startup and shutdown operation since the automation system needs to be able to handle many instances of both monitoring and control variables in NPPs. Deep learning is able to simulate a variety of operating actions based on the experience of each operator. In this study, an AI framework for an automation system for startup operation in NPPs has been developed using a Recurrent Neural Network (RNN), which is a robust deep learning method for time series analysis. A feasibility study for an AI framework for the automation system is conducted using a Compact Nuclear Simulator (CNS) based on Westinghouse three-loop NPPs. The target scenario for the feasibility study is operation under bubble creation conditions in a pressurizer under startup.
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원전 안전-필수 소프트웨어의 품질향상을 위한 최적화된 확인 및 검증 방안
구서룡,유영제,Koo, Seo-Ryong,Yoo, Yeong-Jae 한국시뮬레이션학회 2015 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.24 No.4
원자력 분야에서 안전관련(safety-related) 소프트웨어의 활용이 점차 확대됨에 따라서, 그에 상응하는 소프트웨어 안전과 신뢰도 향상을 위한 방안 연구가 지난 10여년 전부터 활발히 진행되고 있다. 원전 계측제어시스템(MMIS)은 원자력 발전소의 두뇌와 신경망에 해당하는 기능을 수행하고 있고 첨단 디지털 장비들로 구성된다. 따라서 원전 계측제어시스템의 소프트웨어 오류는 원자력 발전소 운전에 지장을 초래할 수 있고, 오동작으로 인한 발전소 정지로 경제적 손실을 초래할 수 있다. 소프트웨어 확인 및 검증(verification and validation, V&V)은 소프트웨어 품질을 향상시킬 수 있는 소프트웨어 공학의 분야로 알려져 있고, 원자력 산업계에서는 소프트웨어 생명주기에 따른 철저한 V&V 활동을 이행하고 준수할 것을 법규로 규정하고 있다. V&V 활동은 소프트웨어 전 생명주기에 따라 분석과 시험 활동들의 조합으로 다른 품질관련 공학 업무를 보완하는 역할을 한다. 본 논문에서는 명세 평가, 요건 추적, 소스코드 리뷰, 및 소프트웨어 시험을 통한 최적화된 안전관련 소프트웨어 V&V 방법론에 기반한 소프트웨어 품질 향상 방안과 단계별로 적합한 도구를 활용하여 효율성을 확보할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 제안된 방법론은 실제 신한울 1,2호기 원자력발전소 MMIS 시스템에 적용되어 입증되었다. As the use of software is more wider in the safety-critical nuclear fields, so study to improve safety and quality of the software has been actively carried out for more than the past decade. In the nuclear power plant, nuclear man-machine interface systems (MMIS) performs the function of the brain and neural networks of human and consists of fully digitalized equipments. Therefore, errors in the software for nuclear MMIS may occur an abnormal operation of nuclear power plant, can result in economic loss due to the consequential trip of the nuclear power plant. Verification and validation (V&V) is a software-engineering discipline that helps to build quality into software, and the nuclear industry has been defined by laws and regulations to implement and adhere to a through verification and validation activities along the software lifecycle. V&V is a collection of analysis and testing activities across the full lifecycle and complements the efforts of other quality-engineering functions. This study propose a methodology based on V&V activities and related tool-chain to improve quality for software in the nuclear power plant. The optimized methodology consists of a document evaluation, requirement traceability, source code review, and software testing. The proposed methodology has been applied and approved to the real MMIS project for Shin-Hanul units 1&2.
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고객정보와 상품네트워크 유사도를 이용한 시장세분화 기법
정석봉,신용호,구서룡,윤협상,Jeong, Seok-Bong,Shin, Yong Ho,Koo, Seo Ryong,Yoon, Hyoup-Sang 한국시뮬레이션학회 2015 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.24 No.4
시장세분화를 위해 일반변수와 트랜잭션 기반 변수를 동시에 사용하는 하이브리드 방법이 널리 사용되고 있지만, 하이브리드 방법에는 일반변수의 기준에 따라 정확하게 세분화가 되지 않는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결함과 동시에 상품 정보를 이용한 네트워크 분석을 활용하는 새로운 시장세분화 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. QAP 상관관계분석을 이용하여 상품네트워크의 유사도를 계산하는 새로운 시장세분화 방법은 일반 변수 기준으로 시장을 명확하게 세분화하고, 상품 정보를 기반으로 하여 세분화된 집단 간의 구매패턴을 효과적으로 비교할 수 있도록 하는 장점을 갖고 있다. 본 연구를 통해 개발된 상품구매정보를 활용한 네트워크 기반 시장세분화 방법의 활용 가능성과 성과를 입증하기 위해 실제 운영중인 온라인 쇼핑몰의 고객정보와 상품구매정보를 수집하여 시장세분화 방법의 절차를 설명하고 결과를 제시한다. 본 연구에서 제안된 시장세분화방법은 기본적인 고객정보 및 상품구매정보를 이용하여 상품구매패턴이 유사한 고객 집단을 인구통계학적인 일반변수 기준으로 세분화할 수 있기 때문에 대다수의 온 오프라인 유통업체에서 폭넓은 활용이 가능할 것으로 기대된다. In recent, hybrid market segmentation techniques have been widely adopted, which conduct segmentation using both general variables and transaction based variables. However, the limitation of the techniques is to generate incorrect results for market segmentation even though its methodology and concept are easy to apply. In this paper, we propose a novel scheme to overcome this limitation of the hybrid techniques and to take an advantage of product information obtained by customer's transaction data. In this scheme, we first divide a whole market into several unit segments based on the general variables and then agglomerate the unit segments with higher QAP correlations. Each product network represents for purchasing patterns of its corresponding segment, thus, comparisons of QAP correlation between product networks of each segment can be a good measure to compare similarities between each segment. A case study has been conducted to validate the proposed scheme. The results show that our scheme effectively works for Internet shopping malls.
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지은경,차성덕,손한성,유준범,구서룡,성풍현 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.3
Fault tree analysis is the most widely used safety analysis technique in industry. However, the analysis is often applied manually, and there is no systematic and automated approach available to validate the analysis result. In this paper, we demonstrate that a real-time model checker UPPAAL is useful in formally specifying the required behavior of safety-critical software and to validate the accuracy of manually constructed fault trees. Functional requirements for emergency shutdown software for a nuclear power plant, named Wolsung SDS2, are used as an example. Fault trees were initially developed by a group of graduate students who possess detailed knowledge of Wolsung SDS2 and are familiar with safety analysis techniques including fault tree analysis. Functional requirements were manually translated in timed automata format accepted by UPPAAL, and the model checking was applied using property specifications to evaluate the correctness of the fault trees. Our application demonstrated that UPPAAL was able to detect subtle flaws or ambiguities present in fault trees. Therefore, we conclude that the proposed approach is useful in augmenting fault tree analysis. 폴트 트리 분석(Fault Tree Analysis)은 산업계에서 가장 널리 사용되는 안전성 분석 기법 중의 하나이다. 하지만, 이 기법은 보통 수작업으로 이루어지며, 분석 결과를 체계적이고 자동적으로 검증할 수 있는 방법이 없다는 약점을 지닌다. 본 논문에서는 실시간 모델 체커인 UPPAAL을 이용하여 안전성이 중요한 소프트웨어의 요구 사항들을 정형 명세하고, 수작업으로 완성된 폴트 트리의 정확성을 검증하는 방법을 제안하고 있다. 제안된 방법을 유용성을 확인하기 위해서 월성 원자력 발전소의 비상 정지 소프트웨어(Wolsung SDS2)에서 사용된 기능 요구 사항들을 예제로서 사용하였다. 폴트 트리는 월성 SDS2에 대한 전문적인 지식을 지니고 폴트 트리를 이용한 안전성 분석을 여러 번 수행해 본 경험이 있는 대학원생들에 의해 작성되었다. 기능 요구 사항들은 UPPAAL의 입력으로서 사용되기 위해서 시제 오토마타의 형태로 수작업으로 변환되었으며, 이 폴트 트리의 정확성을 검증하기 위해서 모델 체킹을 사용하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 월성 SDS2 예제에 적용해 본 결과, 수작업으로 작성된 폴트 트리에 존재하는 오류를 찾을 수 있었으며, 이러한 작업을 통하여 제안된 방법이 폴트 트리 분석에 대한 신뢰도를 높이는데 유용함을 발견하였다.
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박재관 ( Jaekwan Park ),김택규 ( Taekkyu Kim ),성승환 ( Seunghwan Seong ),구서룡 ( Seoryong Koo ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
차세대 원전의 계측제어 기술 분야에서는 운영시스템의 자동화 수준을 높이고 운전원의 부담은 낮추기 위한 다양한 연구개발이 진행되고 있다. 최근, 인공지능 기술을 활용하여 원전의 운전에 기여하기 위한 연구가 수행되고 있다. 이 논문은 원전 자동화를 위한 기초 연구로써, 원전 고온대기 모드에서의 자동 제어를 고안하기 위한 강화학습 설계 방법을 소개한다. 기존 원전 시뮬레이터를 강화학습이 가능하도록 확장하였고 강화학습 핵심 요소를 원전 운전에 적합하도록 설계하였다. 실험 결과는 강화학습 기술이 차세대 원전 자동 제어에 적용할 수 있음을 보여준다.
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