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저자정보
안원철 (베가스) 유동훈 (베가스) 이찬하 (베가스) 신승민 (부산대학교) 오경원 (호원대학교) 신일식 (중소조선연구원)
저널정보
한국해군과학기술학회 Journal of the KNST Journal of the KNST Vol.6 No.4
발행연도
2023.12
수록면
427 - 436 (10page)
DOI
10.31818/JKNST.2023.12.6.4.427

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해군정비창은 선제적인 정비지원을 위하여 함정선체 정비인시 예측 모델을 개발하고자 한다. 우선 업무 프로세스 이해를 통해 필요한 데이터를 식별하고, 전처리 과정을 거쳐 데이터셋을 준비하였다. 이후 데이터 규모 확대를 위하여 정비항목 군집화를 수행하였다. 모델은 전통기법과 인공지능 기법을 활용하였으며, MAE를 최소로 하는 관점에서 성능을 평가하였다. 그 결과 인공지능 기법이 우수한 성능을 제공하지 못하였다. 이는 데이터 부족과 특성이 제대로 고려되지 못한 것으로 해석되며 데이터에 대한 인식이 개선되어야 할 것으로 사료된다.
#함정선체(Warship's Hull) #정비인시(Maintenance Manhour,) #정비항목 군집화(Maintenance Item Clustering) #인공지능 기술(AI Techniques) #데이터 부족 및 특성(Lack of Data and Characteristics)

목차

Abstract
1. 서론
2. 비즈니스 이해
3. 데이터 준비
4. 데이터 분석
5. 시뮬레이션 및 고찰
6. 결론
참고문헌

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