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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이현준 (알엠에스테크놀러지)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제26권 제3호
발행연도
2025.3
수록면
535 - 541 (7page)
DOI
10.5762/KAIS.2025.26.3.535

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본 논문에서는 원자력 발전소 회전기기의 진동 데이터를 분석하여 안전성을 강화할 수 있는 고신뢰도 모니터링 및 진단 시스템을 설계하고 구현하였다. 회전기기는 원자로의 열출력을 전달하는 중요한 설비로, 그 상태가 발전소의 안전성에 직접적인 영향을 미친다. 현재 대부분의 진동 감시 시스템이 해외 기술에 의존하며 단순 알람 기능에 집중된 반면, 본 연구에서는 OPC-UA 표준 통신 방식과 웹 기반 분석 소프트웨어를 활용하여 실시간 모니터링과 인공지능(AI) 기반의 자동 진단 기능을 통합하였다. AI 알고리즘을 통해 미세한 결함을 조기에 감지하고, 자동 분석을 통해 고장을 예방하는 시스템을 구축하였다. 또한, 데이터베이스 이중화와 네트워크 보안을 강화하여 안정적이고 신뢰성 있는 데이터 관리를 가능하게 하였다. 사용자 맞춤형 대시보드를 통해 설비 상태를 직관적으로 모니터링하고, 이상 발생 시 신속하게 대응할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 원자력 발전소의 안전성을 높임과 동시에, 소형 모듈 원자로(SMR)와 타 산업 분야로의 기술 확장 및 수출 가능성을 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
#Vibration Monitoring #Rotating Machinery #Artificial Intelligence Diagnostics #OPC-UA Protocol Nuclear Power Plant Safety

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

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