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신경망 모델을 이용한 비정상 상태 판단 근거 추적 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022012676
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 신경망 모델을 이용한 비정상 상태 판단 근거 추적 장치에 관한 것으로, 비정상 상태에 관한 복수의 시나리오가 저장된 비정상 운전 시나리오에서 상기 비정상 상태를 복수의 고장으로 분류하는 비정상 종류 분류부와, 상기 분류된 복수의 고장의 각각에 대해 비정상 상태 판단 결과에 영향을 주는 운전 변수를 도출하는 운전 변수 도출부와, 상기 운전 변수 중 상기 비정상 상태와 관련 있는 변수에 가중치를 부여하는 발전소 운전 변수별 가중치 부여부 및 상기 가중치가 부여된 발전소 운전 변수를 통하여 생성된 상기 비정상 상태 판단 결과에서 비정상 상태 판단 근거를 추적하는 비정상 상태 판단 근거 생성부를 포함한다.
Int. CL G21D 3/06 (2006.01.01) G21C 17/00 (2006.01.01)
CPC G21D 3/06(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06Q 50/06(2013.01) G21C 17/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200160251 (2020.11.25)
출원인 한국수력원자력 주식회사
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0072533 (2022.06.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.25)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국수력원자력 주식회사 대한민국 경상북도 경주시 문무

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김윤구 대전광역시 유성구
2 성노규 세종특별자치시 남세종로 ***
3 박대승 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 인비전 특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 **길**, *층(대치동, 동산빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.11.25 수리 (Accepted) 1-1-2020-1271448-25
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.05.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2021.07.07 수리 (Accepted) 4-1-2021-5185660-45
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번호 청구항
1 1
비정상 상태에 관한 복수의 시나리오가 저장된 비정상 운전 시나리오에서 상기 비정상 상태를 복수의 고장으로 분류하는 비정상 종류 분류부;상기 분류된 복수의 고장의 각각에 대해 비정상 상태 판단 결과에 영향을 주는 운전 변수를 도출하는 운전 변수 도출부;상기 운전 변수 중 상기 비정상 상태와 관련 있는 변수에 가중치를 부여하는 발전소 운전 변수별 가중치 부여부; 및상기 가중치가 부여된 발전소 운전 변수를 통하여 생성된 상기 비정상 상태 판단 결과에서 비정상 상태 판단 근거를 추적하는 비정상 상태 판단 근거 생성부를 포함하는 신경망 모델을 이용한 비정상 상태 판단 근거 추적 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 운전 변수 중 상기 비정상 상태와 관련 있는 변수에 가중치를 부여하는 발전소 운전 변수별 가중치 부여부는상기 비정상 상태와 관련된 계통의 물리적 상관관계를 고려하여 분류되고 상기 비정상 상태와 관련 있는 물리적 변수에 상기 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는신경망 모델을 이용한 비정상 상태 판단 근거 추적 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 비정상 종류 분류부는 상기 비정상 운전 시나리오를 밸브 누설, 펌프 고장, 열교환기 고장, 냉각재 누설 중 적어도 하나를 포함하도록 분류하는 신경망 모델을 이용한 비정상 상태 판단 근거 추적 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 분류된 복수의 고장의 각각에 대해 비정상 상태 판단 결과에 영향을 주는 운전 변수를 도출하는 운전 변수 도출부에서는 상기 밸브 누설로 분류된 경우에는 해당 밸브과 관련된 계통의 유량을, 상기 펌프 고장으로 분류된 경우에는 해당 밸브와 관련된 계통의 유량 및 압력을, 상기 열교환기 고장으로 분류된 경우에는 해당 열교환기와 관련된 계통의 온도를, 상기 냉각제 누설로 분류된 경우에는 누설부위 방사선 준위를 도출하는 것을 포함하는 신경망 모델을 이용한 비정상 상태 판단 근거 추적 장치
5 5
제1항에 있어서,상기 비정상 상태와 관련 있는 물리적 변수는 비정상 절차서 또는 실제 발전소 운전이력을 참조하여 작성되는 신경망 모델을 이용한 비정상 상태 판단 근거 추적장치
6 6
제1항에 있어서,상기 비정상 상태 판단 근거는 상이한 비정상 상태와 구분할 수 있는 상기 운전 변수로서, 비정상 상태 판단 시스템에서 사용하는 비정상 상태 판단 논리의 검증에 사용되는 신경망 모델을 이용한 비정상 상태 판단 근거 추적장치
7 7
제1항에 있어서,상기 비정상 상태 판단 근거는 비정상 절차서에서 기술하고 있는 증상을 검증하는데 사용되며, 상기 비정상 절차서는 상기 비정상 상태 발생 시 변화하는 상기 운전 변수를 기술하고 있는 비정상 상태 판단 근거 추적장치
8 8
신경망 모델을 이용한 비정상 상태를 판단하는 근거를 생성하는 방법에 있어서,발전소 운전데이터와 신경망 모델을 활용하여 학습을 진행하여 상기 신경망 모델의 최후단에서 비정상 상태 판단 결과를 생성하는 단계; 및상기 비정상 상태 판단 결과를 생성하기 전의 완전결합층(Fully Connected Layer)에서 상기 비정상 상태 판단 결과에 대해 영향분석을 수행하여 상기 비정상 상태 판단 결과에 영향을 주는 변수 값들을 추출하는 단계를 포함하는신경망 모델을 이용한 비정상 운전 상태 판단 근거를 생성하는 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 비정상 상태 판단 결과에 영향을 주는 변수 값들을 추출하는 단계는 시각화 알고리즘을 적용하여 시각화된 입력 변화 데이터를 가상으로 생성하며, 상기 가상의 입력 변화 데이터를 입력으로 상기 신경망 모델의 계산을 통하여 상기 입력 변화 데이터가 상기 비정상 상태 판단 결과의 변화에 미치는 영향을 분석하여, 상기 비정상 상태 판단 결과의 변화를 도출하는데 가장 크게 기여하는 상기 입력 변화 데이터를 추출하는 단계를 포함하는 신경망 모델을 이용한 비정상 운전 상태 판단 근거를 생성하는 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 한국수력원자력(주) 원자력핵심기술개발 인공지능 기반 원전 기동 및 정지 운전지원 기술 개발