원자력발전소 센서교정을 위한 SVM기반 온라인모니터링에 관한 연구

원자력발전소 측정센서의 정기적인 검사는 시스템의 안전을 담보하고 효율적인 운전을 도모하는 데 필수적인 절차이다. 하지만 센서에 이상이 발생했을 때 이를 적시에 탐지할 수 없고 검사기간에는 운전을 중지해야 할 경우도 있으므로 정기적인 검사로는 발전소 운전조건을 효과적으로 관리하는 데에는 한계가 있다. 이런 연유로, 최근 온라인모니터링을 통해 운전데이터를 수집하고 측정센서의 이상여부를 검토하는 방안에 대해 많은 관심이 집중되고 있다. 이 때 센서의 측정값으로부터 운전파라미터의 참값을 예측하는 Auto-association의 문제를 다루기 위해 본 연구에서는 Support Vector Machine (SVM)의 활용방안을 제시한다. 또한 수치실험을 통해 제시된 방법의 센서교정능력을 평가하고 신경회로망과 그 성능을 비교한다. 수치실험결과는 제안된 방법이 정확도 (Accuracy)와 민감도 (Sensitivity) 관점에서 보다 안정적인 성능을 보이고 있음을 시사한다.