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저자정보
오효근 (경희대학교) 박인규 (경희대학교) 이지하 (경희대학교) 민준기 (경희대학교) 홍희기 (경희대학교)
저널정보
대한설비공학회 설비공학논문집 설비공학논문집 제31권 제12호
발행연도
2019.12
수록면
539 - 547 (9page)
DOI
10.6110/KJACR.2019.31.12.539

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

AI 기반 신재생에너지 해수담수화 융합시스템을 위한 예측진단시스템 구축 방안
오효근 ,  박인규 ,  이지하 외 2명 설비공학논문집 2019.12 학술저널
AI 기반 신재생에너지 해수담수화 융합시스템의 예측진단을 위한 기본 설계(안) 연구
오효근 ,  최태규 ,  민준기 외 1명 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2019.06 학술대회자료
AI 기반 신재생에너지 해수 담수화 융합시스템의 통합진단시스템 구축을 위한 개념설계 연구
오효근 ,  박인규 ,  이지하 외 2명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2019.04 학술대회자료

초록· 키워드

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Recently, the desalination technology market has been growing rapidly because of the lack of water resources. However, it is consuming considerable power and heat. Thus, research is underway on the development of the HCPVT desalination system using renewable energy. And the development of the predictive diagnosis system is necessary to improve operational efficiency. In this study, research methods for establishing a more rational AI-based diagnostic system were presented by analyzing the method of research for AI-based diagnosis system studied in advance. Additionally, this study includes a plan for establishing a predictive diagnosis system for AI-based new and renewable energy desalination convergence system by identifying the components of each HCPVT desalination system equipment and presenting the connection conceptual diagram and ANN model.
#New renewable energy(신재생에너지) #High Concentration Photo-Voltaic Thermal(HCPVT, 고집광태양광열) #Seawater desalination(해수담수화) #Artificial Intelligence(AI, 인공지능) #Predict diagnosis system(예측진단시스템)

목차

Abstract
1. 연구배경 및 목적
2. 연구대상 및 방법
3. 예측진단시스템 사례 조사 및 분석 결과
4. 예측진단시스템 기본 구축 방안 연구
5. 결론
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