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박재관 ( Jaekwan Park ),김택규 ( Taekkyu Kim ),장귀숙 ( Gwi-sook Jang ),성승환 ( Seunghwan Seong ),구서룡 ( Seoryong Koo ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
원전 빅데이터를 효율적으로 분석하고 수집된 데이터를 인공지능 서비스에 활용할 수 있도록 제공하기 위해서는 원전 데이터에 특화된 빅데이터 플랫폼이 필요하다. 단순히 시간 순으로 나열된 원시(Raw) 데이터는 의미있는 단위로 논리적으로 구분되어 관리될 필요가 있고, 사건/사고의 발생에 따른 분류가 필요하다. 뿐만 아니라, 다수의 데이터들을 분석하여 수천 개의 계측신호들 중에서 원하는 목적에 적합한 신호가 어떠한 것들인지를 찾아낼 수 있는 데이터 분석이 지원될 필요가 있다. 이는 기계학습 애플리케이션을 개발할 때 필수적인 고품질의 데이터 제공에 크게 기여할 수 있다. 본 연구에서는 원전 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하기 위한 원전 데이터 전처리 및 분석 기술을 고안하고 이를 빅데이터 저장 인프라와 통합한 원전 빅데이터 처리 체계를 소개한다. 본 연구의 결과물은 본격적인 원전 빅데이터 시스템 구축 사업에 활용될 것으로 기대된다.
박재관 ( Jaekwan Park ),김택규 ( Taekkyu Kim ),성승환 ( Seunghwan Seong ),구서룡 ( Seoryong Koo ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
최근 고도화 되고 있는 인공지능 기술은 복잡한 데이터 속에서 내재된 인사이트를 발견하여 상태 변화를 진단하고 예측하는데 활용되고 있다. 이러한 첨단 기술을 활용하여, 원자력 발전소에서 공정상태가 비정상 또는 비상 상태로 악화되기 전에 운전원이 인지할 수 있다면 공정상태를 정상으로 회복하는데 도움을 줄 수 있다. 이 논문에서는 공정상태 판단을 위한 딥러닝 모델을 활용하는 지능형 조기 경고 개념을 제안한다. 공정상태의 변화 추세를 예측하는 목적으로 사용하는 지능형조기 경고는 기존 경보 보다 단순화된 상태 천이 메커니즘을 사용하여 운전원의 부담이 증가하지 않도록 한다. 또한, 사고 시나리오 데이터로 딥러닝 모델로 학습하고 지능형 조기 경고 화면을 구현하여 운전원을 지원하기 위한 구현방향을 제시한다.
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.