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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 26 - 33 (8page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2022.23.4.26
이용수
초록· 키워드
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이 연구의 목적은 고부가가치 제품 생산에 사용되는 batch 조업에 대한 공정 모니터링 연구 논문들의 주요 연구 토픽과 트렌드를 분석하는 것이다. 1990년부터 2021년 9월까지 해외 저널에 게재된 1,196편의 논문 중 353편을 최종 선별하여 논문의 제목, 키워드, 초록 데이터를 수집하였다. 이 텍스트 데이터에 대하여 파이썬과 텍스트 마이닝의 토픽모델링 방법인 잠재 디리클레 할당(latent Dirichlet allocation, 이하 LDA) 알고리즘을 활용하여 토픽 모델링 분석을 수행하였다. LDA 모델에서 사용될 최적 토픽 수 선정을 위해 일관성 지표를 계산하고 이 중 최대값(0.332)을 가지는 6개의 토픽을 도출하였다. 이들 토픽은 품질 예측 모니터링(34.8%), 다중 단계 감지(15.6%), 신규 알고리즘 (15.0%), 분광학 데이터 모니터링 (13.6%)의 비중 순서로 구성되었다. 토픽 디스턴스 맵 분석 결과 6개 토픽간 유사성은 크지 않고 명확하게 구분되었다. 향후 batch 공정 모니터링 후속 연구 관점에서는 다양해지며 복잡도가 높아진 batch 공정에 대응할 수 있는 분광학 데이터 활용 연구와 다중 단계 batch 조업에 대한 품질 예측과 이상 감지 연구가 필요할 것이다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 방법론
3. 토픽 모델링 결과
4. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
B. Lennox, H. G. Hiden, G. A. Montague, G. Kornfeld, P. R. Goulding, "Application of multivariate statistical process control to batch operations", Computers and Chemical Engineering, Vol.24, pp.291-296, 2000. DOI: https://doi.org/10.1016/S0098-1354(00)00480-4
K. Tidriri, N. Chatti, S. Verron, T. Tiplica, “Bridging data-driven and model-based approaches for process fault diagnosis and health monitoring: a review of researches and future challenges”, Annual Reviews in Control, Vol.42, pp.63-81, 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2016.09.008
Z. Ge, “Process data analytics via probabilistic latent variable models: a tutorial review”, Industrial and Engineering Chemistry Research, Vol.57, pp.12646– 12661, 2018. DOI: https://doi.org/10.1021/acs.iecr.8b02913
P. Nomikos, J. F. MacGregor, "Monitoring batch processes using multiway principal component analysis", AIChE Journal, Vol.40, pp.1361-1375, 1994. DOI: https://doi.org/10.1002/aic.690400809
P. Nomikos, J. F. MacGregor, "Multi-way partial least squares in monitoring batch processes", Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, Vol.30, pp.97-108, 1995. DOI: https://doi.org/10.1016/0169-7439(95)00043-7
K. Tidriri, N. Chatti, S. Verron, T. Tiplica, “Bridging data-driven and model-based approaches for process fault diagnosis and health monitoring: a review of researches and future challenges”, Annual Reviews in Control, Vol.42, pp.63-81, 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2016.09.008
Z. Ge, “Process data analytics via probabilistic latent variable models: a tutorial review”, Industrial and Engineering Chemistry Research, Vol.57, pp.12646– 12661, 2018. DOI: https://doi.org/10.1021/acs.iecr.8b02913
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