초록 ▼

한국원자력연구원은 연구용 원자로인 하나로를 포함한 다수의 국가 주요 연구 및 미래 원자력 핵심연구 시설을 보유하고 있으며, 이러한 핵심 연구시설들은 대한민국의 기술 선진화를 견인했다. 그러나 최근 시설 및 장비의 경년열화와 불시정지 등으로 인하여 시설 운영률이 감소하고 있는 상황이며, 규제환경의 변화로 사소한 고장임에도 재가동 승인이 요구되는 등 연구용 원자로를 활용한 각종 연구에 차질을 빚고 있다. 따라서 보다 효율적이고 안전한 연구시설 관리 및 운용을 위해 인공지능과 디지털 트윈 기술의 적용이 필수적이다. 본 과제에서는 하나로,

한국원자력연구원은 연구용 원자로인 하나로를 포함한 다수의 국가 주요 연구 및 미래 원자력 핵심연구 시설을 보유하고 있으며, 이러한 핵심 연구시설들은 대한민국의 기술 선진화를 견인했다. 그러나 최근 시설 및 장비의 경년열화와 불시정지 등으로 인하여 시설 운영률이 감소하고 있는 상황이며, 규제환경의 변화로 사소한 고장임에도 재가동 승인이 요구되는 등 연구용 원자로를 활용한 각종 연구에 차질을 빚고 있다. 따라서 보다 효율적이고 안전한 연구시설 관리 및 운용을 위해 인공지능과 디지털 트윈 기술의 적용이 필수적이다. 본 과제에서는 하나로, 습분분리기를 포함한 원자력 시설의 이상진단 및 디지털 트윈기술 적용을 위한 기초연구를 수행하였다. 하나로에서 발생하는 데이터를 바탕으로 데이터 접근 환경 구축 및 데이터 분석을 수행하고, 딥러닝 기반 이상탐지 모델 개발을 위한 사전 연구 분석과 프로토타입 모델을 개발하였다. 또한 구조-음향 연성 문제의 역학 기반 디지털 트윈 모델 개발을 위해 음향-구조 연성 축소모델 ROM을 개발 및 구조건전성 평가를 위한 기초이론을 정립하였다. 인공지능 연구 활성화를 위하여 인공지능 활용 지원 환경을 구축하였으며, 원자력-인공지능 교육 컨텐츠 개발 및 협업환경 구축을 통한 인공지능 관련 다수의 과제 기획, 협업, 컨설팅 등을 수행하였다.

본 과제 수행을 통해 최신 인공지능과 디지털트윈 기술의 도입을 위한 기반을 마련하였으며, 나아가 딥러닝 모델 개발을 통해 상용 원전에도 적용 가능한 원자력 이상진단 및 예측 원천 기술을 확보할 수 있다.

(출처 : 서지정보양식 107p)

Abstract ▼

Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) has major national research and future nuclear core research facilities Including a research reactor, HANARO. The facility operation rate of HANARO is decreasing recently due to the aging and shutdowns. In addition, regulations related to nuclear safety

Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) has major national research and future nuclear core research facilities Including a research reactor, HANARO. The facility operation rate of HANARO is decreasing recently due to the aging and shutdowns. In addition, regulations related to nuclear safety lead procedural delay of reactor operation even in minor issues. Therefore, more efficient and safe operation of research facilities is required, which can be achieved through artificial intelligence and digital twin technologies.

In this project, we aim to conduct basic research for abnormality diagnosis and digital twin technology for nuclear facilities like HANARO. We developed data access environment to utilize HANARO data and investigated deep learning model for anomaly detection. In addtion we developed physics based digital twin model for the structure-acoustic coupling problem and conducted a preliminary study to verify the methodology by utilizing a thermo-hydraulic test device.

(출처 : BIBLIOGRAPHIC INFORMATION SHEET 108p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 3
• 보고서 요약서 ... 5
• 요 약 문 ... 7
• SUMMARY ... 11
• CONTENTS ... 17
• 목차 ... 20
• 표목차 ... 23
• 그림목차 ... 24
• 제1장 과제 개요 ... 25
• 제1절 과제 목표 ... 27
• 제2절 연구 목표 및 수행 내용 ... 27
• 1. 하나로 운전 데이터 기초 분석 및 딥러닝 모델 설계 ... 27
• 2. 물리 기반 디지털 트윈 구축 방법론 개발 ... 28
• 3. 연구원 인공지능 활용 지원 환경 구축 ... 29
• 제2장 하나로 운전 데이터 기초 분석 및 딥러닝 모델 ... 31
• 제1절 개요 ... 33
• 제2절 하나로 데이터 활용 환경 구축 및 데이터 기초 분석 ... 34
• 1. 운전데이터 기초 정보 ... 34
• 2. 운전데이터 활용 환경 구축 ... 35
• 3. 운전 데이터 기초 분석 ... 37
• 4. 학습 데이터 변환 신호처리 모듈 ... 42
• 제3절 하나로 이상 탐지 딥러닝 모델 ... 43
• 1. 기계학습 방법론에 따른 이상탐지의 분류 ... 43
• 2. 이상 탐지 딥러닝 모델 선행 개발 ... 46
• 제4절 결과 검토 및 정리 ... 56
• 제3장 물리 기반 디지털 트윈 구축 방법론 개발 ... 59
• 제1절 역학 기반 디지털 트윈 모델링 기법 개발 ... 61
• 1. 물리적 특성을 고려한 물리 모델링 기법 개발 ... 61
• 2. 실험 기반 습분분리기 물리 모델링 개발 절차 ... 62
• 3. 소량의 센서 측정 데이터를 활용한 미측정 응답 추정 기법 개발 ... 66
• 제2절 습분분리기의 디지털 트윈 시작품 제작 ... 67
• 1. 대상체 유한요소 모델 작성 ... 67
• 2. 물리 모델 신뢰성 향상을 위한 업데이트 결과 ... 70
• 3. 디지털 트윈 시스템 구성 ... 71
• 제3절 디지털 트윈 모델 시작품 시각화 ... 75
• 1. 디지털 트윈 시각화 프로그램 개발 ... 75
• 제4장 연구원 인공지능 활용 지원 환경 구축 ... 79
• 제1절 개요 ... 81
• 제2절 인공지능 교육 및 세미나 ... 82
• 1. 원내 데이터 사이언스 적용 활성화를 위한 인공지능 교육 수행 ... 82
• 2. 원내 데이터 사이언스 적용 활성화를 위한 인공지능 세미나 개최 ... 83
• 제3절 인공지능 활용 연구 협업 ... 84
• 제5장 결론 ... 91
• 제1절 수행 성과 요약 ... 93
• 1. 하나로 운전 데이터 기초 분석 및 딥러닝 모델 설계 ... 93
• 2. 습분분리기 디지털 트윈을 위한 기본 물리 모델 설계 ... 94
• 3. 연구원 인공지능 활용 지원 환경 구축 ... 94
• 4. 대표성과 ... 95
• 제2절 검토 ... 97
• 1. 우수 및 보완 사항 ... 97
• 제6장 참고문헌 ... 99
• 부록 ... 103
• 부록1. 주요 연구 성과 ... 105
• 서지정보양식 ... 107
• BIBLIOGRAPHIC INFORMATION SHEET ... 108
• 끝페이지 ... 109