오토인코더 기반 플랜트 배관계 누출 탐지 연구

박수진; 김재현; 여도엽; 이종혁; 배지훈

doi:10.14801/jkiit.2023.21.11.1

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저자정보: 박수진 (대구가톨릭대학교) 김재현 (대구가톨릭대학교) 여도엽 (한국원자력연구원) 이종혁 (대구가톨릭대학교) 배지훈 (대구가톨릭대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제11호(JKIIT, Vol.21, No.11)

발행연도: 2023.11

수록면: 1 - 9 (9page)

DOI: 10.14801/jkiit.2023.21.11.1

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오토인코더 기반 플랜트 배관계 누출 탐지 연구

박수진 , 김재현 , 여도엽 외 2명 한국정보기술학회논문지 2023.11 학술저널

플랜트 배관계 누출 감지를 위한 오토인코더 기반 모델 성능 비교

박수진 , 김재현 , 여도엽 외 2명 Proceedings of KIIT Conference 2023.06 학술대회자료

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최근 발전소 및 플랜트 설비의 노후화로 인해 배관의 부식이 심각해지고 있으며, 이로 인한 사회 및 경제적 문제가 야기되고 있다. 기존에는 자기 상관 및 상호 상관 함수와 같은 다양한 신호 처리 기법을 이용하여 누출을 감지하였다. 그러나 해당 접근 방식은 수집된 데이터에 잡음이 존재할 경우, 누출 신호의 강도가 약화 되어 정확한 미세 누출 판별이 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 실제 누출 상태 데이터를 수집하기 어렵기 때문에 본 논문에서는 비지도 학습 기법인 오토인코더 기반 모델을 6개의 서로 다른 구조로 구현하여 이를 이용한 두 가지 누출 탐지 접근법을 제안한다. 연구 결과, 우수한 신호 복원 성능을 보인 완전 연결 신경망 구조 기반 모델이 첫 번째 접근법에서도 우수한 누출 판별 성능을 제공하는 반면, 두 번째 접근법에서는 심층 신경망 구조 기반 모델이 가장 우수한 성능을 보여주는 것을 실험적으로 확인하였다.

#leak detection #autoencoder #unsupervised learning #fully connected neural network #deep neural network

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