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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
한동현 (한국생산성본부) 조서영 (경기대학교) 백승지 (한국생산성본부) 한지혜 (성균관대학교) 이영재 (한국생산성본부)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2023.5
수록면
1,593 - 1,600 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

공정 데이터를 활용한 가열로 지능형 기계화 학습 모델 및 자동 갱신용 ML_OPS 환경 개발
한동현 ,  조서영 ,  백승지 외 2명 한국경영과학회 학술대회논문집 2023.05 학술대회자료
공정 데이터를 활용한 가열로 지능형 기계화 학습 모델 및 자동 갱신용 ML_OPS 환경 개발
한동현 ,  조서영 ,  백승지 외 2명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023.05 학술대회자료

초록· 키워드

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철강산업은 탄소 다배출 업종으로 최근 ESG가 화두에 오르면서 최적의 에너지 운영관리가 요구되고 있으며, 대규모 가열로의 열악한 운영조건으로 인해 내부 배기가스 측정기의 예지보전, 유지보수에도 일부 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 내부 온도, 유량, 압력과 같은 물리적 센서가 만들어 낸 공정 데이터를 머신러닝 알고리즘과 결합하여 성질을 예측하는 소프트웨어 센서 기술인 가상 센서로 대체함으로써, 공정 최적화 및 탄소 배출량 저감 효과를 확인하고자 한다. 가열로 공정 데이터를 전처리한 후 인자 간의 상관관계를 분석하여, 우선순위 인자를 대상으로 다중회귀, XGBoost, LightGBM 3가지 분석기법 방법론을 사용하고자 한다. 최종적으로 각 모델의 적합도를 검증하고 최적의 예측 모델을 제시하여 연소 최적화 유지에 기여하고자 한다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 범위
Ⅲ. 방법론
Ⅳ. 결과 및 제언
Reference

참고문헌 (0)

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