Algorithm for Detection of Signal Stuck Error in Emergency Situation using Unsupervised Learning

Abstract

원전 비상 상황에서 신호 오류는 운전원을 혼란스럽게 하며, 이로 인한 운전원의 잘못된 조치는 중대한 인명 사고를 초래할 수 있습니다. 따라서, 비상 상황에서 신호의 변화가 사고에 의한 것인지 고장 신호에 의한 것인지 구별하는 것이 매우 중요합니다. 이전 연구에서는 데이터 기반 방법론을 사용하여 이상 신호를 탐지하였습니다. 하지만 방법론의 한계로 모든 상황에 대한 고장을 탐지하지는 못하였습니다. 본 연구는 이러한 한계점을 타개하기 위해 비지도 학습을 사용한 이상 신호 탐지 알고리즘 개발을 목표로 합니다. 제안하는 알고리즘은 프로세스 최적화와 신호 실패 결정 알고리즘, 두 단계로 구성됩니다. 프로세스 최적화는 알고리즘의 성능을 향상시키고, 신호 실패 결정 알고리즘은 이상 신호를 판별합니다. 프로세스 최적화에서 훈련이 어렵다는 비지도 학습의 단점을 보완하기 위해 피어슨 상관 계수 방법을 사용하여 모델의 입력을 결정하였습니다. 선정된 입력을 사용하여 모델을 학습하고, 학습된 모델은 문턱값을 정의하는 데 사용되었습니다. Compact Nuclear Simulator (CNS)를 사용하여 냉각재상실사고 (Loss of Coolant Accident; LOCA) 데이터를 수집한 후, 수집된 데이터를 사용하여 제안된 알고리즘의 훈련 및 검증을 수행하였습니다.