Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2021.11a
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  • Pages.515-517
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  • 2021
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Practice of Nuclear Bigdata System for Machine Learning

기계학습을 고려한 원전 빅데이터 시스템

  • 박재관 (한국원자력연구원 자율운전연구실) ;
  • 김택규 (한국원자력연구원 자율운전연구실) ;
  • 장귀숙 (한국원자력연구원 자율운전연구실) ;
  • 성승환 (한국원자력연구원 자율운전연구실) ;
  • 구서룡 (한국원자력연구원 자율운전연구실)
  • Published : 2021.11.04
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Abstract

원전 빅데이터를 효율적으로 분석하고 수집된 데이터를 인공지능 서비스에 활용할 수 있도록 제공하기 위해서는 원전 데이터에 특화된 빅데이터 플랫폼이 필요하다. 단순히 시간 순으로 나열된 원시(Raw) 데이터는 의미있는 단위로 논리적으로 구분되어 관리될 필요가 있고, 사건/사고의 발생에 따른 분류가 필요하다. 뿐만 아니라, 다수의 데이터들을 분석하여 수천 개의 계측신호들 중에서 원하는 목적에 적합한 신호가 어떠한 것들인지를 찾아낼 수 있는 데이터 분석이 지원될 필요가 있다. 이는 기계학습 애플리케이션을 개발할 때 필수적인 고품질의 데이터 제공에 크게 기여할 수 있다. 본 연구에서는 원전 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하기 위한 원전 데이터 전처리 및 분석 기술을 고안하고 이를 빅데이터 저장 인프라와 통합한 원전 빅데이터 처리 체계를 소개한다. 본 연구의 결과물은 본격적인 원전 빅데이터 시스템 구축 사업에 활용될 것으로 기대된다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2018M2B2B1065652 and No. 2019M2C9A1055903).