국제원자력기구의 안전조치 이행을 위한 핵연료 주기 관련 연구 및 개발의 분류Nuclear fuel cycle–related R&D classification for implementing the IAEA's additional protocol

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전 세계 여러 국가와 국제원자력기구는 핵무기가 확산하는 것을 방지하고 모든 원자력 활동이 평화적인 목적으로 사용되는 것을 확인하기 위하여 노력하고 있으며, 이러한 노력의 일환으로 회원국은 핵연료주기 관련 연구개발활동 정보를 국제원자력기구에 제공하여야 하며, 국제원자력기구도 이를 감시, 검증하여야 한다. 이번 연구에서는 핵연료주기와 관련된 연구의 논문을 분류하기 위하여 기계학습을 기반으로 한 새로운 분류 알고리즘을 제시하였다. 먼저 논문과 참고문헌 논문과 저자 사이의 관계를 분석하였다. 논문과 참고문헌 또는 저자로 이루어진 이원관계 네트워크를 논문을 중심으로 일원관계로 프로젝션 하여 새로운 네트워크를 만들었고, 비교를 위해 무작위로 섞은 네트워크를 만들었다. 주제가 핵연료주기인 논문들과 핵연료주기가 아닌 논문들은 서로 다른 군집을 형성하는 것을 확인하였으며, 이는 참고문헌 또는 저자 목록이 논문의 주제를 분류할 수 있는 독립변수로 활용될 수 있다는 것을 의미한다. 참고문헌, 저자, 초록의 단어 빈도수를 독립변수로 하여 논문의 주제를 분류하였고 그 성능을 평가하였다. 의사결정나무와 로지스틱 회귀분석 분류기의 성능을 평가한 결과 F1_score와 재현율이 높았으며, 단일 분류기를 결합한 분류기의 성능을 확인한 결과 논문의 저자를 독립변수로 사용한 분류기가 높은 재현율 값을 도출하는데 기여하는 것을 확인하였다. 새로운 분류 알고리즘은 안전조치 목적을 달성하기 위하여 핵연료 주기 관련 연구개발활동을 감시하고 확인하는데 이바지할 수 있다.
Advisors
양재석researcherYang, Jae-Sukresearcher
Description
한국과학기술원 :미래전략대학원프로그램,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2021
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 미래전략대학원프로그램, 2021.8,[iii, 41 p. :]

Keywords

Nuclear safeguards▼aMachine learning▼aClassification methods▼aEnsemble classifiers; 안전조치▼a기계학습▼a분류 모델▼a결합 분류 모델

URI
http://hdl.handle.net/10203/295249
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=963453&flag=dissertation
Appears in Collection
GFS-Theses_Master(석사논문)
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