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머신러닝 기반 사용후핵연료 안전정보 이상치 탐지 : XGBoost와 OCSVM을 이용한 성능 비교
심가희,차균호,박문규 한국에너지학회 2023 에너지공학 Vol.32 No.2
사용후핵연료를 장기적으로 관리하기 위해서 핵연료 제조정보, 연소 이력, 운반 및 저장 등의 다양한 안전정보 가 필요하다. 오랜 기간, 다양한 단계를 거치며 생산되는 사용후핵연료 안전정보는 다수의 근무자에 의해 안전정 보 데이터가 관리되면서 데이터가 누락되거나 부정확한 값이 포함될 수 있다. 이러한 인적 오류는 사용후핵연료 안전조치에 직접적인 영향을 미치므로 데이터의 품질을 정확히 관리하는 것이 필수적이다. 본 연구는 사용후핵 연료 안전정보 품질관리를 위해 머신러닝 기법 중 XGBoost 기반의 이상치 탐지를 수행한다. 기존에 사용되어 온 OCSVM과의 비교를 통해 XGBoost의 성능을 비교 분석한다.
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Loading pattern optimization using simulated annealing and binary machine learning pre-screening
심가희,박문규,배규리,손정욱 한국원자력학회 2024 Nuclear Engineering and Technology Vol.56 No.5
We introduce a creative approach combining machine learning with optimization techniques to enhance the optimization of the loading pattern (LP). Finding the optimal LP is a critical decision that impacts both the reload safety and the economic feasibility of the nuclear fuel cycle. While simulated annealing (SA) is a widely accepted technique to solve the LP optimization problem, it suffers from the drawback of high computational cost since LP optimization requires three-dimensional depletion calculations. In this note, we introduce a technique to tackle this issue by leveraging neural networks to filter out inappropriate patterns, thereby reducing the number of SA evaluations. We demonstrate the efficacy of our novel approach by constructing a machine learning-based optimization model for the LP data of the Korea Standard Nuclear Power Plant (OPR-1000).
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김홍진,조영철,심가희,차균호 한국에너지학회 2023 에너지공학 Vol.32 No.1
국내 원자력발전소의 사용후핵연료 저장량 포화로 인해 우리나라는 중간저장시설과 영구처분시설 건설이 필요 한 단계에 이르렀고 그에 따라 사용후핵연료 정보 관리 시스템이 요구될 것이다. 그러나 사용후핵연료 데이터베 이스를 기존 정보 관리 모델로 구축하기엔 데이터의 특성상 한계점이 예상되는바, 해결책으로 IAEA가 정보 관 리에 적절한 방법이라 제시한 시맨틱 웹 기법을 적용하고자 한다. 시맨틱 웹 기법 적용을 위해 정보 관리 모델을 온톨로지 형식으로 작성하고자 하며, 그 모델을 사용후핵연료 정보 관리 모델의 표준 형식으로 제안하고자 한다. 정보 관리 모델 구축을 위해 온톨로지 관련 선행연구 자료를 참조하고, 표준화를 위해 국내와 국외 원자력 산업 기준이 되는 기관의 자료를 사용한다. 그 결과 기존 정보 관리 모델보다 데이터 표현이 간결해졌고, 모델의 계층 적 구조 덕분에 인지와 이해가 용이해졌다.
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사용후핵연료 안전관리를 위한 정보 검증 및 분석 모듈 구축
유승욱(Seung Uk Yoo),심가희(Ga-Hee Sim),은정무(Jeong Mu Eun),차균호(Kyoon-Ho Cha) 한국에너지학회 2024 에너지공학 Vol.33 No.1
According to the planned disposal procedure, spent nuclear fuel passes through various institutions from temporary storage facilities to permanent disposal facilities. Conveying incorrect information regarding spent fuel to other institutions can result in serious issues throughout the disposal process. Therefore, validation of safety information regarding spent nuclear fuel is one of the necessary issues in the disposal process. This paper employs three method to validate the data. First of all, it confirms the presence of human errors in nuclear fuel data through anomaly detection based on XGBoost. Then, it conducts a secondary validation of the nuclear fuel data identified during the anomaly detection process using the ORIGEN code. Finally, based on the double- validated nuclear fuel data, validation module analyzes the radiological safety of the transportation and storage casks for spent nuclear fuel.
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