[논문 리뷰] Uncertainty Quantification and Software Risk Analysis for Digital Twins in the Nearly Autonomous Management and Control Systems: A Review

Linyu Lin, Han Bao외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 28.

Fault Detection and Control Systems참고 문헌 67인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 거의 자율적 운영 및 제어(NAMAC) 시스템, 특히原子력 반응로 응용 분야에서 디지털 트윈(DT)의 불확실성 정량화(UQ) 및 소프트웨어 위험 분석 기법을 검토한다. 데이터 기반 기계학습 기반 DT를 평가하고, 모델 및 예측 불확실성을 평가하기 위해 UQ 방법을 통합하며, 자율적 의사결정 시스템의 안전성과 신뢰성 확보를 위해 소프트웨어 위험 및 위험 분석을 적용한다.

ABSTRACT

A nearly autonomous management and control (NAMAC) system is designed to furnish recommendations to operators for achieving particular goals based on NAMAC's knowledge base. As a critical component in a NAMAC system, digital twins (DTs) are used to extract information from the knowledge base to support decision-making in reactor control and management during all modes of plant operations. With the advancement of artificial intelligence and data-driven methods, machine learning algorithms are used to build DTs of various functions in the NAMAC system. To evaluate the uncertainty of DTs and its impacts on the reactor digital instrumentation and control systems, uncertainty quantification (UQ) and software risk analysis is needed. As a comprehensive overview of prior research and a starting point for new investigations, this study selects and reviews relevant UQ techniques and software hazard and software risk analysis methods that may be suitable for DTs in the NAMAC system.

연구 동기 및 목표

• 원자력 발전소에서 사용되는 거의 자율적 운영 및 제어(NAMAC) 시스템의 안전 확보 수요 증가에 대응하기 위해.
• NAMAC 시스템 내 디지털 트윈(DT)에 적용 가능한 불확실성 정량화(UQ) 기법을 식별하고 평가하기 위해.
• 자율적 의사결정 시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 DT와 통합 가능한 소프트웨어 위험 분석 방법을 평가하기 위해.
• 안전 핵심 분야에서 강력하고 신뢰할 수 있는 디지털 트윈 시스템 개발을 위한 향후 연구를 안내하기 위해 기존 연구를 종합적으로 검토하기 위해.

제안 방법

• NAMAC 시스템 내 디지털 트윈에 적합한 불확실성 정량화(UQ) 기법에 관한 기존 문헌을 체계적으로 조사한다.
• AI 기반 디지털 트윈에 적용 가능한 소프트웨어 위험 분석 및 위험 평가 방법론을 검토한다.
• -reactor 제어 및 관리 기능을 위한 디지털 트윈을 구축하는 데 사용되는 데이터 기반 기계학습 모델을 분석한다.
• 모델 불확실성의 시스템 수준 안전성에 미치는 영향을 평가하기 위해 UQ와 소프트웨어 위험 분석의 통합을 평가한다.
• 확률적, 비확률적, 통계적 접근 방식을 포함하여 디지털 트윈에 적용 가능한 UQ 기법을 기반으로 분류한다.
• UQ와 소프트웨어 위험 분석을 통합하여 디지털 트윈 시스템의 안전 인증 및 검증을 지원하는 프레임워크를 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 거의 자율적 운영 및 제어(NAMAC) 시스템 내 디지털 트윈에 가장 적합한 불확실성 정량화(UQ) 기법은 무엇인가?
• RQ2 안전 핵심 제어 시스템에 사용되는 디지털 트와인에 대해 소프트웨어 위험 및 위험 분석을 어떻게 효과적으로 적용할 수 있는가?
• RQ3 반응로 관리 및 제어에 사용되는 기계학습 기반 디지털 트와인의 주요 불확실성 원천은 무엇인가?
• RQ4 UQ와 소프트웨어 위험 분석을 어떻게 통합하여 디지털 트와인 시스템의 신뢰성과 신뢰도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 원자력 및 유사 분야의 디지털 트와인에 UQ 및 위험 분석를 적용하는 데서 현재의 연구 격차와 과제는 무엇인가?

주요 결과

• 몬테카를로 시뮬레이션 및 베이지안 추론과 같은 확률적 UQ 방법은 디지털 트와인 내 지식 기반 불확실성과 본질적 불확실성을 정량화하는 데 적합하다.
• 구간 분석 및 퍼지 논리와 같은 비확률적 UQ 접근 방식은 원자력 시스템에서 흔한 데이터 부족 또는 고불확실성 환경에서 강건성을 제공한다.
• FMEA 및 FTA와 같은 소프트웨어 위험 분석 기법은 디지털 트와인 구성 요소의 고장 모드 및 제어 시스템 내 전파를 효과적으로 식별하는 데 유용하다.
• UQ와 소프트웨어 위험 분석의 통합은 디지털 트와인 기반 의사결정 지원 시스템에서 고영향 불확실성과 고위험 사고를 조기에 탐지할 수 있도록 한다.
• 기존 연구는 안전 핵심 응용 분야에서 AI 기반 디지털 트와인에 특화된 UQ와 소프트웨어 위험 분석을 통합하는 표준화된 방법론 부족을 보여준다.
• 이 리뷰는 UQ와 위험 분석가 별도로 성숙해졌지만, 디지털 트와인 시스템에서의 상호보완적 적용은 아직 부족하며, 향후 연구가 필요로 한다고 밝혔다.