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자료유형
학술저널
저자정보
김동현 (한국조선해양기자재연구원) 이상봉 (랩오투원) 이지환 (부경대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제22권 제4호
발행연도
2020.1
수록면
1,473 - 1,489 (17page)

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선박 메인 엔진은 선박의 추진 동력을 제공하는 핵심 장비로써 고장 예방을 위한 주기적인 정비와 모니터링이 요구된다. 최근 선박에 부착된 센서를 이용하여 선박 메인 엔진의 상태를 실시간으로 측정할 수 있게 되면서, 수집된 빅데이터를 바탕으로 엔진의 이상 징후를 조기에 발견할 수 있는 체계가 마련되었다. 본 연구는, 7개월 이상 수집된 선박 메인 엔진 데이터를 학습하여 선박 메인 엔진의 이상 징후를 조기에 파악할 수 있는 방법론을 제안한다. 학습을 위해 전문가 인터뷰 및 상관계수 분석을 통해 중요 변수를 추출하였고, 데이터 전처리 기법을 통해 학습에 필요한 변수만을 추출하였다. 다수의 정상적인 메인 엔진 상태 데이터로부터 이상치를 분리하기 위하여 비지도 학습(unsupervised learning) 기반의 이상치 탐지 기법인 Gaussian Mixture Model을 적용하였다. 또한, 이상치 값들에 대한 사후적인 분석을 하여 선박 메인 엔진 이상치의 특성과 관련된 정보들을 파악했다. 이를 통해 선박 빅데이터를 활용하여 실시간으로 이상치를 탐지할 수 있는 의사결정 체계를 구축하고, 선박 유지 보수의 효율성과 경제성을 높이는데 이바지할 수 있을 것으로 예상한다.
#선박 메인 엔진 #센서 #이상치 탐지 #비지도 학습 #기계 학습 #가우시안 혼합 모형.

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Aldous, L. / 2015 / Uncertainty analysis in ship performance monitoring / Ocean Engineering 110:29~38 google schola 배영목 / 2018 / 다변량 관리도를 활용한 선박 메인 엔진의 이상 관리 상한선 결정에 관한 연구 / 대한조선학회 논문집 55(6):505~513 dbpia 방성완 / 2020 / 불균형 자료의 분류분석을 위한 가우스 혼합 군집모형을 이용한 샘플링 기법 / Journal of The Korean Data Analysis Society 22(2):565~574 dbpia Chandola, V. / 2009 / Anomaly detection: A survey / ACM computing surveys (CSUR) 41(3):1~58 google schola Deris, S. / 1999 / Ship maintenance scheduling by genetic algorithm and constraint-based reasoning / European Journal of Operational Research 112(3):489~502 google schola

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