| 연구목표 |
인공지능(Deep Learning), IoT 센서네트워크 및 디지털트윈(Digital Twin) 기술을 융합한 가동원전 압력계통의 결함 조기탐지 및 지능형 예측진단 기술 개발경미한 사고에도 사회적인 관심이 집중되는 원자력시설의 운영안정 강화를 위하여 원전압력계통에 대한 노후와 감시 및 고장의 사고화 진행을 예방할 수 있는 압력계통의 결함(누설, 감육, 고진... |
| 연구내용 |
1차년도: 압력계통 결함 탐지 및 지능형예측진단 핵심요소 기술 개발 압력계통 결함탐지용 센싱 요소기술개발 배관감육 및 누설결함모사용 원전압력계통 루프 테스트베드 및 결함 DB 구축 원전압력계통 배관감육 및 누설 결함모사용 사이버물리모델 개발 압력계통 디지털트윈 모델 개념설계 압력계통 배관감육 및 누설결함 특징 추출기법 개발 심층신경망을... |
| 기대효과 |
4차산업혁명의 핵심기술인 딥러닝(인공지능), IoT센서네트워크, 디지털트윈 기술을 적용한 원자력분야의 압력계통 결함 예측진단시스템 원천기술 선점.압력계통 결함에 의한 방사성물질 유출 및 냉각기능 기능상실 사고 예방에 기여.원자력시설 이외의 국가 플랜트시설인 화학플랜트, 유해물질저장시설 및 화력발전소 등의 사고, 재난 예방에 확대 적용이 가능함. |
| 키워드 |
딥러닝,예측진단,결함탐지,압력계통,디지털트윈,인공지능,사이버물리모델,특징추출 |