초록

본 발명은 진동 신호 도메인 변환 적대적 생성 신경망을 이용한 감시 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 원자로 내부에서 발생할 수 있는 금속 이물질에 관한 추정 정보들을 보다 정확하게 예측할 수 있는 기술에 관한 것이다.

대표청구항 ▼

진동 신호 도메인 변환 적대적 생성 신경망(VSDT GAN, Vibration Signal Domain Transfer Generative Adversarial Network)을 이용한 감시 시스템에 있어서,기저장된 신호처리기법을 이용하여, 입력되는 실험 충격 신호에 의한 시간 신호를 변환하여 제1 시간-주파수 데이터를 계산하는 신호 처리부(100);컨볼루션 신경망으로 구현되며, 상기 실험 충격 신호에 의한 시간 신호를 입력받아, 대응되는 제2 시간-주파수 데이터를 생성하는 생성부(200);컨볼루션 신경망으로 구현되며, 상기 제1

진동 신호 도메인 변환 적대적 생성 신경망(VSDT GAN, Vibration Signal Domain Transfer Generative Adversarial Network)을 이용한 감시 시스템에 있어서,기저장된 신호처리기법을 이용하여, 입력되는 실험 충격 신호에 의한 시간 신호를 변환하여 제1 시간-주파수 데이터를 계산하는 신호 처리부(100);컨볼루션 신경망으로 구현되며, 상기 실험 충격 신호에 의한 시간 신호를 입력받아, 대응되는 제2 시간-주파수 데이터를 생성하는 생성부(200);컨볼루션 신경망으로 구현되며, 상기 제1 시간-주파수 데이터, 제2 시간-주파수 데이터를 함께 입력받아, 상기 신호 처리부(100)에 의한 데이터인지 상기 생성부(200)에 의한 데이터인지 판별하고,또한, 입력받은 상기 제1 시간-주파수 데이터 또는, 상기 제2 시간-주파수 데이터에 대한 시간 신호를 복원하고, 상기 실험 충격 신호에 의한 시간 신호를 입력받아, 상기 복원한 시간 신호를 함께 이용하여, 입력받은 시간 신호인지 복원한 시간 신호인지 판별하는 판별부(300); 및상기 생성부(200)와 판별부(300)에서의 각각 자발적인 학습 결과에 따라, 상기 생성부(200)에 의해 최종 학습된 신경망 모델을 이용하여, 발생되는 실제 충격 신호에 의한 시간 신호를 입력받아, 대응되는 실제 시간-주파수 데이터를 생성하고, 생성한 상기 실제 시간-주파수 데이터를 이용하여 상기 실제 충격 신호를 발생시킨 관련 정보를 추정하는 학습 처리부(400);를 포함하며,상기 생성부(200)는상기 판별부(300)가 완벽하게 판별한다고 가정할 때, 판별 정확도가 최소화하도록 상기 제2 시간-주파수 데이터의 생성 동작을 학습하며,상기 판별부(300)는상기 생성부(200)에 대해 적대적으로 상기 판별 정확도를 높이도록 판별 동작을 학습하는, 진동 신호 도메인 변환 적대적 생성 신경망을 이용한 감시 시스템.