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초록·키워드
본 연구에서는 원자력발전소의 지진 모니터링 시스템에 대한 새로운 접근법으로 딥러닝 기반의 가상 센싱 기반 기술을 제안한다. 이 기술을 통해, 물리적 센서가 갑작스럽게 고장났을 경우 계측 값에 대한 백업으로 활용할 수 있고 실물 센서의 계측 값과 가상 센싱 모델의 계측 값 비교를 통해 이상 감지에 활용가능하다. 가상 센싱 모델 개발을 위해, 본 연구에서는 CNN(Convolutional Neural Networks) 기반의 딥러닝 모델을 활용하여 보조건물 내 최고층의 시계열 지진응답을 높은 정확도로 모사하는 가상 센싱 기반 기술을 개발하여 실물 센서에 대한 백업으로 활용할 수 있음을 확인하였다. 또한, 구조물의 가상 손상 시나리오를 통해 정상 응답과 이상 응답의 차이를 분석하고 이를 기반으로 이상치를 감지하는 시나리오의 활용성 검토를 통해 가상 센싱 기반 기술의 유효성을 입증하였다. 가상 센싱 기반 기술을 통한 지진응답 계측 및 이상 감지를 통해 기존 물리적 센서 기반의 모니터링 시스템의 한계점을 보완하고 원자력 발전소의 지진에 대한 위험성을 감소시킬 수 있을 것으로 기대한다.
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