Acknowledgement
이 논문은 2019 년 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2019M2C9A1055903).
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2020.11a
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- Pages.1010-1013
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- 2020
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Reinforcement Learning Design for Control Automation in Heat-up Mode of a Nuclear Plant
원전의 고온대기 운전 자동화를 위한 강화학습 설계
- Park, JaeKwan (Korea Atomic Energy Research Institute) ;
- Kim, TaekKyu (Korea Atomic Energy Research Institute) ;
- Seong, SeungHwan (Korea Atomic Energy Research Institute) ;
- Koo, SeoRyong (Korea Atomic Energy Research Institute)
- Published : 2020.11.05
Abstract
차세대 원전의 계측제어 기술 분야에서는 운영시스템의 자동화 수준을 높이고 운전원의 부담은 낮추기 위한 다양한 연구개발이 진행되고 있다. 최근, 인공지능 기술을 활용하여 원전의 운전에 기여하기 위한 연구가 수행되고 있다. 이 논문은 원전 자동화를 위한 기초 연구로써, 원전 고온대기 모드에서의 자동 제어를 고안하기 위한 강화학습 설계 방법을 소개한다. 기존 원전 시뮬레이터를 강화학습이 가능하도록 확장하였고 강화학습 핵심 요소를 원전 운전에 적합하도록 설계하였다. 실험 결과는 강화학습 기술이 차세대 원전 자동 제어에 적용할 수 있음을 보여준다.
Keywords