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원전 증기발생기 세관 결함 크기 예측을 위한 Bagging 신경회로망에 관한 연구
- 김경진;
- 조남훈
초록
본 논문에서는 원자력 발전소 증기발생기 세관에 발생할 수 있는 결함의 크기측정에 사용되는 Bagging 신경회로망에 대한 연구를 수행하였다. Bagging은 부트스트랩(bootstrap) 샘플링에 기반을 둔 추정기 앙상블을 생성하는 방법이다. 증기발생기 세관의 결함 크기측정을 위하여 다양한 폭과 깊이를 갖는 4가지 결함패턴의 eddy current testing 신호를 생성하였다. 그 다음, 단일 신경회로망(single neural network; SNN)과 Bagging 신경회로망(Bagging neural network; BNN)을 구성하여 각 결함의 폭과 깊이를 추정하였다. SNN과 BNN 추정성능은 최대오차를 이용해서 측정하였다. 실험결과, 결함 깊이 추정시의 SNN과 BNN 최대오차는 0.117mm와 0.089mm 이었다. 또한, 결함 폭 추정 시에는 SNN과 BNN 최대오차는 0.494mm와 0.306mm 이었다. 이러한 실험결과는 BNN 추정성능이 SNN 추정성능보다 우수하다는 것을 보여준다.
키워드
와전류탐상시험; 원전 증기발생기 세관; Bagging; 가중평균기법; 단일 신경회로망; Bagging 신경회로망; Eddy Current Testing(ECT); Steam Generator(SG); Bagging; Weighted Average Method; Single Neural Network(SNN); Bagging Neural Network(BNN)
- 제목
- 원전 증기발생기 세관 결함 크기 예측을 위한 Bagging 신경회로망에 관한 연구
- 저자
- 김경진; 조남훈
- 발행일
- 2010
- 저널명
- 비파괴검사학회지
- 권
- 30
- 호
- 4
- 페이지
- 302 ~ 310
- 출판사
- 한국비파괴검사학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 9 페이지
- ISSN
- E 2287-402X
P 1225-7842