메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

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

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

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

오류제보하기
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)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-325-001964529