본 논문의 연구 목적은 원자력 발전소에서 사용되는 계측 센서들을 온라인으로 드리프트를 감지하고, 교정이 필요한 센서를 선택하여 불필요한 교정을 방지하는 것이다. 계측 센서들의 온라인 드리프트 감지에 대한 연구는 다양하게 연구되어왔다.
본 논문에서는 온라인 드리프트 감지 기술로 기존에 연구되었던 PCA, ICA, ICMP를 사용하였다. 새로운 온라인 드리프트 감지 기술로는 기존에 온라인 드리프트 감지에 사용하지 않은 칼만 필터를 사용하여 기존의 방법과 비교를 하였다.
본 연구에서는 정상 시뮬레이션 데이터, 정상 실험 데이터, 드리프트를 삽입한 시뮬레이션 데이터, 드리프트를 삽입한 실험 데이터를 각기 온라인 드리프트 감지 기술에 적용하였다. 성능 평가는 정확도, 민감도, 드리프트 감지 시점을 사용하여 각각의 방법에 대한 평가를 진행하였다.
본 연구에서 검증한 칼만 필터를 온라인 드리프트 감지에 사용한다면, 기존의 온라인 드리프트 감지 기술로 사용되어 오던 PCA, ICA, ICMP 보다 더 정확하고 더 강건한 추정 값을 출력할 수 있을 것으로 생각한다.
