가스 누출 농도측정을 위한 딥러닝 다중 분류 모델 적용 직접흡수분광법 연구

전민규; 최영두; 한민석; 이헌기; 김세라; 장원석; 홍순국

doi:10.31818/JKNST.2024.12.7.4.591

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자료유형: 학술저널

저자정보: 전민규 (해군사관학교) 최영두 (해군) 한민석 (해군사관학교) 이헌기 (해군사관학교) 김세라 (해군사관학교) 장원석 (한화시스템) 홍순국 (해군)

저널정보: 한국해군과학기술학회 Journal of the KNST Journal of the KNST Vol.7 No.4

발행연도: 2024.12

수록면: 591 - 595 (5page)

DOI: 10.31818/JKNST.2024.12.7.4.591

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본 연구는 친환경 선박의 운용을 위해 고려되는 대체 에너지원 암모니아 가스 사용에 앞서 가스 누출 농도측정에 관한 연구이다. 가스 측정에 광학식 측정법인 TDLAS를 이용하였으며 흡광도 계측의 정밀도를 평가하기 위해 딥러닝 다중 분류 모델을 적용하였다. 또한 흡광도 추출의 정밀도 향상을 위해 직접흡수분광법의 개선 가능성을 평가한다.

#가스 누출(Gas Leakage) #암모니아(Ammonia) #농도(Concentration) #가변 다이오드 레이저 흡수 분광법(TDLAS) #다중 분류(Multi-classification)

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