The Intelligent Database System for Trip data Analysis (IDSTA) is developed to find relations between initiating event categories and trip data, and to search the corresponding initiating event category.
This system consists of three parts : an inference engine, a knowledge base, and a user interface, and it is implemented on an IBM compatible PC - AT. The language used in this system is PROLOG and the method used to classify initiating event categories is rule-based deduction.
This system was applied to trip data of Kori Nuclear Units 1, 2, 3 and 4 as a prototype and can be applied to all nuclear power plants. This system has consistency in finding out initiating event category from trip data and provides more exact information on the initiating event category.
원자력발전소의 정지자료에 관한 연구는 발전소 수명연장과 안전성 측면에서 매우 중요하다. 따라서 여러가지 방법으로 위의 연구가 행해졌다. 본 논문에서 사용된 정지자료분석은 규칙을 토대로 한 추론방법 (rule based reasoning)을 사용하여 특정 발전소의 정지자료로부터 초기사상범주 (initiating event category)를 분류하는 것이다. 이런 분석을 통해 얻은 자료는 확률론적 안전성 평가(PSA)의 자료로서 사용될 수 있다. 이러한 이유로 본 연구가 수행되었다.
IDSTA는 제어방법(control strategy)으로 나비우선탐색 (breadth-first search)을 이용했고 추론방법으로 역방향추론방법(backward chaining)을 사용했다. 또한 모든 입력은 메뉴 (menu)에 의해 행해진다. 따라서 사용자 접속부(user interface)가 좋다. 고리 원자력 발전소 1,2,3,4호기의 정지자료 (trip data)가 IDSTA의 자료로서 사용되었다. 이 시스템은 고리와 같은 유형의 발전소 모두에 적용이 가능하다.
현재 약 60여개의 자료가 분석된 상태이다. 규칙을 토대로한 추론방법을 사용하였으므로 직접 인간에 의해 분류된 것보다 일관성 있게 분류 된다. 이 점은 융통성면에서는 단점이기도 하다.
아직까지 규칙들이 완벽한 상태는 아니다. 규칙의 확충과 불확실성의 문제를 해결한다면 실제 발전소에도 이용가능한 시스템이 될 수 있을 것이다.
