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저자정보
김성엽 (한국원자력연구원) 최윤영 (국가수리과학연구소) 박수용 (한국원자력연구원) 권오규 (국가수리과학연구소) 신형기 (한국원자력안전기술원)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제27권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
95 - 103 (9page)

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원자력발전소의 중대사고 발생 시 신속하고 정확하게 사고 상황을 파악해야 하며, 이러한 사고진단 정보를 획득했을 때 적절한 사고관리 및 대응을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 국가 원자력 재난관리 시스템인 AtomCARE (Computerized technical Advisory system for a Radiological Emergency)로 전송되는 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상황을 진단하는데 있어 딥러닝 기술의 접목을 고려하였다. 이를 위하여 주요 시나리오를 선정하고 사고 진행에 따른 상세 시나리오에 대하여 중대사고 해석 코드인 MAAP5 다량 계산을 통한 학습 DB를 구축하였다. 그리고 이 DB의 학습을 통하여 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상세 시나리오를 분류할 수 있는, 즉 중대사고 상황을 진단할 수 있는 기술을 개발하였다. 또한 블라인드 테스트와 주성분분석을 통한 검증을 수행하였다. 본 연구에서 개발한 기술은 향후 전체 중대사고 시나리오로 확장 및 적용 가능할 것으로 판단되며 신속하고 정확한 사고진단의 기반기술로 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.
#중대사고 #사고진단 #사고관리 #딥러닝 #주성분분석 #Severe accident #Accident diagnosis #Accident management #Deep learning #Principal component analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 중대사고 진단 딥러닝 모델 개발
3. 개발 모델 검증
4. 결론
References

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