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원전 비상 발전기의 고장진단시스템을 위한 클래스 및 인과관계 모형 설계
Design of Class and Causality Model for Diagnosis System of an Emergency Generator in Nuclear Plant 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.11 no.3, 2006년, pp.125 - 132  

하창승 (동명대학교 항만물류학부) ,  박종일 (한국해양대학교 컴퓨터공학과)

초록
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원자력 발전소에서 비상사태가 발생하는 경우를 대비하여 비상 발전기의 고장진단시스템을 구축할 필요가 있다. 고장진단시스템의 지식베이스를 구현하기 위해서는 클래스와 인과관계 모형을 설계해야 한다. 클래스와 인과관계 모형을 설계하기 위해 먼저 진단대상을 선정하고, 정상과 비정상의 상태정보를 조사하여 시스템의 작동 원리를 외부지식인 개체와 활동으로 추출한다. 추출된 외부지식을 내부지식으로 표현하기 위해 개체를 클래스로 정의하고 활동을 인과관계로 변환한다. 인과관계의 반복적인 설정과 타당성 검토를 통해 지식베이스에 이식할 수 있는 수준의 진단지식을 완성한다. 본 연구는 결정테이블을 통한 설계 모형의 독립성을 고려하였기 때문에 이식성 높은 지식베이스의 구현이 가능하다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The construction of an emergency generator's diagnosis system for the preparation of emergency in nuclear plant is vital. To construct a knowledge base of the diagnosis system, the classes and a causality model should be designed. In order to design those elements, at first. object of the diagnosis ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 원전 비상 발전기의 고장을 진단하고 고장 부위를 예측하기 위해 기기별 사고 원인을 분석하고 이상상태를 분류하여 진단 지식을 추출하였다. 추출된 진단지식은 지식베이스에 적용하기 위해 객체지향 기술을 이용하여 클래스 형식과 인과관계 모형을 설계 하였다.
  • 본 연구에서는 'JRULES'와 'IRE'와 같은 전문가시스템 개발도구에 적용하도록 객체지향적 지식표기법에 따라 원전 비상 발전기의 진단지식을 추출하고 지식베이스구현을 위한 객체 클래스 모형과 객체 상호간의 인과관계를 설계한다. 이러한 클래스 설계 방법은 원전 비상 발전기의 정확한 고장 진단을 지원하고 신속한 예측 진단이 가능한 전문가시스템 개발에 활용된다.
  • 수집된 지식과 자료는 계통별로 분류하고 분석하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 발전기 분야 전문가의 도움을 받아 대상의 각 계통별 증상, 진단, 조치에 대한 상호간의 관계를 설정하였다. 그림 5는 저온냉각수 계통(LT Water Circuit)의 증상에 관한 진단 및 조치의 흐름을 상태다이어그램으로 나타낸 것이다.
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