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센서 결함에 강인한 사고 진단 시스템

  • 기술번호 : KST2022020420
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 원자력 발전소의 비상 상황은 자동 원자로 정지를 수반하므로 스트레스가 심한 조건에서 발전소 운전원에게 큰 작업 부담을 준다. 발생한 사고의 진단은 최적의 사고 결과 완화를 위한 필수 순서이다. 그러나 사고 식별 결과가 모든 후속 작업에 연결된 작업 흐름을 결정하기 때문에 오류의 중요한 원인이기도 하다. 원자력 발전소 사고 식별을 지원하기 위해 최근 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network) 기반 접근 방식이 뛰어난 성능을 보여주었다. 그러나 이러한 성과에도 불구하고 RNN 모델의 견고성은 일부 애플리케이션에서 잘못된 입력이 다른 방법보다 더 많이 RNN의 성능을 저하시키는 것으로 나타났기 때문에 유망하지 않다. 본 실시예는 기존 RNN 모델을 기반으로 센서 고장에 강한(tolerant) 사고 진단 시스템을 개발하고 예상되는 센서 결함으로 테스트하였다.
Int. CL G21D 3/06 (2006.01.01) G21C 17/00 (2006.01.01) G06F 17/10 (2006.01.01)
CPC G21D 3/06(2013.01) G21C 17/00(2013.01) G06F 17/10(2013.01) Y02E 30/30(2013.01)
출원번호/일자 1020210028827 (2021.03.04)
출원인 울산과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0124990 (2022.09.14) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.03.04)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 울산과학기술원 대한민국 울산광역시 울주군

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이승준 울산광역시 울주군

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한)아이시스 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로**길**, **층, **층(코아렌빌딩)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.03.04 수리 (Accepted) 1-1-2021-0257256-48
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.05.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
원자로 트립(trip) 발생을 검출하는 단계;센서 결함 발생 여부를 확인하는 단계;상기 센서 결함에 대하여 GRU 알고리즘을 이용하여 사고를 진단하는 단계 및 상기 진단 결과를 출력하는 단계를 포함하는 원자로 사고 진단 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 센서 결함 발생 여부를 확인하는 단계는, 일관성 지수(consistency index) 값이 0
3 3
제1항에 있어서, 상기 GRU 알고리즘을 이용하여 사고를 진단하는 단계는, 상기 GRU 알고리즘과 결함이 발생한 센서의 데이터를 대치하는 알고리즘을 이용하여 수행하는 원자로 사고 진단 방법
4 4
제3항에 있어서, 결함이 발생한 센서의 데이터를 대치하는 알고리즘은, KNN(K-nearest neighbours) 알고리즘, MICE 알고리즘 및 Missforess 알고리즘 중 어느 하나를 포함하는 원자로 사고 진단 방법
5 5
제4항에 있어서, 상기 KNN알고리즘은,상기 결함이 있는 센서의 데이터와 가까운 K 개의 파라미터의 평균을 상기 결함이 있는 센서의 데이터로 대치하는 알고리즘인 원자로 사고 진단 방법
6 6
제4항에 있어서, 상기 MICE 알고리즘은,누락된 데이터에 대해 자리 표시자(place holder)로 단순 대치하는 단계와, 상기 누락된 데이터가 가장 큰 변수가 누락된 데이터로 반환되는 단계와, 상기 변수가 다른 변수에서 회귀되는 과정 및 결과가 수렴될 때까지 회귀를 반복하여 수행하는 알고리즘인 원자로 사고 진단 방법
7 7
제1항에 있어서, 상기 Missforest 알고리즘은, 복수의 의사 결정 트리를 구성하는 단계와, 상기 의사 결정 트리를 통합하여 평균 회귀를 생성하여 반복 랜덤 포레스트 회귀를 수행하는 단계를 포함하는 알고리즘인 원자로 사고 진단 방법
8 8
제1항에 있어서, 상기 GRU 알고리즘을 이용하여 사고를 진단하는 단계는, 상기 GRU 알고리즘으로 결함이 발생한 센서의 데이터를 대치하지 않고 수행하는 원자로 사고 진단 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 GRU 알고리즘으로 결함이 발생한 센서의 데이터를 대치하지 않고 상기 사고를 진단하는 단계는, GRUD(GRU-Decay) 알고리즘을 이용하여 수행하는 원자로 사고 진단 방법
10 10
제9항에 있어서, 상기 GRUD 알고리즘은, 수학식 로 표현되는 원자로 사고 진단 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 울산과학기술원 원자력연구기반확충사업(R&D) 인공지능을 활용한 원전 비상 운전 지능화 시스템 개발