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한동권 (동아대학교) 안유빈 (동아대학교) 권순일 (동아대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2022년도 춘계종합학술대회 논문집 제26권 제1호
발행연도
2022.5
수록면
484 - 487 (4page)

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이 연구에서는 생산기간에 따른 치밀오일 저류층의 미래 생산성을 예측하기 위해 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반의 머신러닝 모델을 제시하였다. XAI 알고리즘은 해석 가능한 인공지능을 뜻하며 예측한 최종 결과의 근거와 도출 과정의 타당성을 제공한다. 본 연구에서는 현장자료를 기반으로 데이터전처리를 수행한 후 생산 초기와 후기의 생산성을 예측하는 지도학습 모델을 제안하고, 모델의 결과를 바탕으로 XAI를 이용하여 생산성 예측 모델의 영향을 미치는 인자를 분석하였다.
#XAI #Productivity #Tight oil #Supervised learning

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 생산량 예측 모델 데이터
Ⅲ. 학습 및 예측 결과
Ⅳ. 결론
References

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