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원자로에 이상이 발견되기전 예후를 예측하거나 이상이 발생한 직후 빠르게 이상탐지를 할 수 있는 솔루션
🤩 솔루션 특징 및 기능
- 이상탐지를 포함한 딥러닝 기반의 인공지능 기술을 개발, 관련 플랫폼을 구축
- 데이터 수집 데이터베이스 구축
🤝 고객사
한국원자력연구원
🗒️ 개요 및 프로세스
개요
원자력발전소의 구조물을 주기적으로 점검하는 것은 사고를 예방하고 안전운전을 보장합니다. 하지만 현재 점검 방식은 시간이 많이 소요되고 지루하며 금속 표면에 균열을 수작업으로 확인하기 때문에 주관적인 경향이 있습니다.
기존의 자동 탐지 알고리즘은 금속 표면의 균열을 자주 놓치는데 대부분의 경우 균열이 미세하기 때문에 용접, 긁힘, 연마 흔적과 구분하기 어렵습니다. 이번에 개발된 최신 알고리즘과 딥러닝 기법을 이용하여 이런 한계를 극복하고 있습니다.
또한 외적으로 보이는 이상현상을 넘어, 시뮬레이션 데이터를 활용해 원자력발전소 냉각재 계통 내부의 충돌조건을 진단하기 위한 AI 알고리즘을 개발하는 등 이상탐지 분야에서 딥러닝 기술이 필요로합니다.
추진배경 및 필요성
- 원자로에 이상이 발견되면 가동을 멈출 수 밖에 없는데 이는 엄청난 자원낭비를 초래함. 이상이 발견되기전 예후를 예측하거나 이상이 발생한 직후 빠르게 이상탐지를 할 수 있는 솔루션이 필요함.
- 하나로 및 연구시설 운영 지능화를 달성하기 위하여 이상탐지를 포함한 딥러닝 기반의 인공지능 기술을 개발하고 관련 플랫폼을 구축하는 것을 목적으로 함.
- 이상탐지 기술 개발간, 연구기술의 성능평가를 위하여 기존 딥러닝 이상탐지 기술과의 비교가 필요하며, 이에 따라 벤치마크 프레임워크 및 모델 풀 확보를 위한 지원이 필요함.
📰 소식
개발 범위
- 벤치마크 프레임워크 코드 작성
- 데이터 준비 및 데이터 로더 코드 연동
- 딥러닝 모델 백본 네트워크 구현
- 이상탐지 모델 코드 구현 및 기개발 코드 연동
- 결과분석 코드 구현
➕ 활용 및 확장 케이스
- 항만, 공장 등 이상탐지를 통한 관리시스템 자동화
- 공장 내부 알림 시스템
- 에너지 관리 & 제어 시스템