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권기춘 대한전자공학회 2016 대한전자공학회 학술대회 Vol.2016 No.4
원자력발전소(원전)의 두뇌와 신경망에 해당하는 원전 계측제어시스템은(MMIS: Man-Machine Interface System라고도 불리며, 이는 시스템이 주제어실을 포함하고 설계에서 인간공학을 고려) 타 산업의 계측제어시스템과는 다른 몇가지 중요한 특성을 가진다. 이 특성은 단일고장기준(Single Failure Criteria), 다중성(Redundancy), 공통모드고장(Common Mode Failure), 다양성(Diversity), 심층방어(Defense-in-Depth) 등이다. 이런 특성은 규제요건으로 되어 있으며, 규제기관의 심사를 거쳐 인허가를 획득해야지만 원전에 설치가 가능하다. 따라서 원전 계측제어시스템은 부가가치가 높은 기술이며 원전의 설계, 제작, 건설 그리고 운영에 관한 기술력이 축적되어야 독자적인 개발이 가능하기 때문에 많은 비용과 시간이 소요되어 원전 국산화 미자립 3대 기술로 남아 있었던 것이다. 현재 신한울 1,2호기에 설치되어 시운전 직전의 현장성능시험(Field Performance Test) 중인 국산화된 원전 계측제어시스템은 2001년~2008년까지 수행된 원전 계측제어시스템개발사업단(KNICS)과 2007년~2010년까지의 Nu-Tech 2012로 수행된 연구 결과물이다. 개발된 주요 시스템으로는 디지털 안전계통 플랫폼인 PLC(Programmable Logic Controller)와 이를 기반으로 한 디지털 원자로보호계통, 원자로노심보호계통, 공학적안전설비-기기제어계통이 있다. 그리고 비안전 제어계통 플랫폼인 DCS(Distributed Control System)와 이를 기반으로 하는 제어봉 제어계통과 출력제어계통이 개발되었다. 그밖에 핵심기술은 아니지만 특정 업체만이 생산하는 RSPT(Reed Switch Position Transmitter)와 HJTC(Heat Junction Thermo-Couple) 등을 국산화하였다. 개발된 각 시스템은 APR1400 Full-scope 시뮬레이터와 연계하여 성능시험을 성공적으로 수행하였다. 또한 IAEA가 주도한 계측제어 전문가 그룹의 기술 검토를 통해 IAEA의 Safety Guide에 대한 부합 여부를 제3자 검증 형태로 확인하였으며, 2009년 7월말에 신한울 1,2호기 공급계약이 체결되었다. 원전 계측제어시스템의 미래는 ICT(Information, Communication Technology) 기술과의 융합이다. 현재 개발된 계측제어시스템도 디지털화 되어 대부분의 기능이 소프트웨어로 구현되고 있으나 미래에는 인공지능기술과 스마트센서를 활용한 운전자동화와 진단 및 감시, 무선통신을 이용한 모바일 원격 제어실, 사물인터넷을 활용한 핵물질 이동 추적 및 감시, 스마트폰 활용 운전정보, 가상현실/증강현실/3D를 이용한 시뮬레이터와 주제어실 설계 등과 융합되어 계측제어시스템과 주제어실이 변화될 것이다. 이 시점에서 미래 계측제어시스템의 체계적인 아키텍처를 제시하지 못하고 단지 관련기술을 나열할 정도의 수준으로 본격적인 연구개발을 아직은 미미한 수준이다.
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TECHNICAL REVIEW ON THE LOCALIZED DIGITAL INSTRUMENTATION AND CONTROL SYSTEMS
권기춘,MYEONGSOO LEE 한국원자력학회 2009 Nuclear Engineering and Technology Vol.41 No.4
This paper is a technical review of the research and development results of the Korea Nuclear Instrumentation and Control System (KNICS) project and Nu-Tech 2012 program. In these projects man-machine interface system architecture, two digital platforms, and several control and protection systems were developed. One platform is a Programmable Logic Controller (PLC) for a digital safety system and another platform is a Distributed Control System (DCS) for a non-safety control system. With the safety-grade platform PLC, a reactor protection system, an engineered safety feature-component control system, and reactor core protection system were developed. A power control system was developed based on the DCS. A logic alarm cause tracking system was developed as a man-machine interface for APR1400. Also, Integrated Performance Validation Facility (IPVF) was developed for the evaluation of the function and performance of developed I&C systems. The safety-grade platform PLC and the digital safety system obtained approval for the topical report from the Korean regulatory body in February of 2009. A utility and vendor company will determine the suitability of the KNICS and Nu-Tech 2012 products to apply them to the planned nuclear power plants.
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원전 디지털 원자로보호계통 소프트웨어 안전보증 패러다임 적용 및 분석
권기춘(Kee-Choon Kwon),이장수(Jang-Soo Lee),지은경(Eunkyoung Jee) 한국정보과학회 2017 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.23 No.6
원자력발전소 안전-필수 소프트웨어를 개발하고 검증 및 확인을 수행하여 규제기관으로부터 인허가를 받기 위하여 단순하게 문서를 읽고 검토해서는 개발, 구현 및 검증활동에 대한 신뢰성과 안전성 확보에 대하여 정확하게 판단하기가 쉽지 않다. 따라서 이러한 활동, 특히 안전보증 활동이 소프트웨어 결함이 허용 가능한 수준인지 판단하기 위한 체계적인 평가기술이 필요하다. 본 연구에서는 원전 디지털 원자로보호계통의 비교논리 프로세서와 동시논리 프로세서를 대상으로 제작자가 수행한 개발 및 검증 결과물의 수준과 깊이를 평가하기 위해 안전진술(Safety case) 방법론을 적용하고 그 결과를 분석한다. 안전진술 방법론 적용으로 기존의 안전입증 방법을 효과적으로 보완할 수 있음을 확인하였다. In the verification and validation procedures regarding the safety-critical software of nuclear power plants for the attainment of the requisite license from the regulatory body, it is difficult to judge the safety and dependability of the development, implementation, and validation activities through a simple reading and review of the documentation. Therefore, these activities, especially safety assurance activities, require systematic evaluation techniques to determine that software faults are acceptable level. In this study, a safety case methodology is applied in an assessment of the level and depth of the results of the development and validation of a manufacturer in its targeting of the bistable processor of a digital reactor protection system, and the evaluation results are analyzed. This study confirms the possibility of an effective supplementation of the existing safety demonstration method through the application of the employed safety case methodology.
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권기춘(Kee-Choon Kwon),김진형(Jin-Hyung Kim) 한국정보과학회 1997 정보과학회논문지(B) Vol.24 No.12
원자력발전소와 같이 복잡한 시스템에서 사고상태를 조기에 진단하여 적절한 운전조치를 취하는 것이 필요하다. 원자력발전소에서 사고가 발생하면 주요변수 및 기기의 증상패턴에 따라 사고유형을 패턴으로 표시할 수 있으며, 이 패턴을 인식함으로써 사고의 종류를 진단할 수 있다. 따라서 시간적인 특성과 공간적인 특성을 효과적으로 모델링할 수 있는 이중 확률 모델인 HMM (Hidden Markov Model)을 적용할 수 있게 된다. 학습용 데이터는 시험용 시뮬레이터로부터 획득하여 자기조직화지도를 이용하여 벡터양자화된다. 각 사고에 대해서 학습에 의하여 하나의 모델이 생성되며, 학습은 최대확률 파라미터 추정 방법을 사용하는데, Forward-Backward 알고리즘과 Baum-Welch 재추정 알고리즘을 이용한다. 진단은 주어진 입력패턴에 내해서 가장 큰 확률 값을 가지는 모델로 결정하며, Viterbi 알고리즘으로 각 모델에 대해 최적의 경로를 구한 다음, 최적 경로에 따른 확률을 구한다. HMM을 이용한 사고진단시스템은 left-to-right 모델을 사용하였으며, 8개의 사고와 정상상태를 진단하기 위하여 22개의 입력변수를 사용하였다. 모의 실험에서 8개의 사고유형 모두 정확하게 진단하였으며,입력패턴이 센서의 오류, 일부 기기의 오동작등으로 하나의 변수값이 부정확한 경우에도 거의 정확하게 진단하였다. Classification of the types of accidents at an early stage of an accident in nuclear power plants is crucial for proper action selection. A plant accident can be classified by its symptom patterns related to the principal variables and operating status of major equipment. The Hidden Markov Model (HMM), a double stochastic process enables modeling of, not only spatial phenomena, but also time scale distances. The training data from a test nuclear simulator are vector quantized by the Self-Organizing Map, an unsupervised artificial neural network clustering algorithm. The HMM is created for each accident from a set of training data which are the result of vector quantization The HMM is trained by the maximum-likelihood estimation method which uses a forward-backward algorithm and a Baum-Welch re-estimation algorithm. The accident diagnosis is decided by calculating which model has the highest probability for given test data. The optimal path for each model at the given observation is found by the Viterbi algorithm, the probability of optimal path is then calculated. The system uses a left-to-right model including 6 states and 22 input variables to classify 8 types of accidents and a normal state. The simulation results show that the proposed system identifies the accident types correctly. It is also shown that the diagnosis is performed well for incomplete input observation caused by sensor fault or malfunction of certain equipment.
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