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자료유형
학술저널
저자정보
김동형 (부산대학교) 하연철 (부산대학교)
저널정보
한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제25권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
192 - 198 (7page)

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선박의 안정적인 운항성능을 확보하고 기관 시스템의 핵심 장비에 대한 데이터를 기반으로 이상을 감지하여 고장에 대한 예방 및 운영관리의 효율성 측면에서 상태감시 및 진단, 예측 기술의 필요성이 크게 주목받고 있다. 하지만 선박의 고장 감시 시스템은 경보점을 설정하여 설정치보다 높거나 낮음에 따라 알림 하는 모니터링 시스템(AMS)을 사용하지만 이러한 형태의 고장진단 체계는 이상 징후를 사전에 예측할 수 없다. 따라서, 본 연구는 공공데이터인 선박 발전기 데이터를 이용하여 순환신경망(RNN) 기반으로 분석하고 옵티마이저에 따라 해당 모델의 적절성 및 성능을 파악한다. 이에 해양 환경에서의 예측 능력을 평가하고 각 모델을 분석 함으로써 적절한 모델의 신뢰성을 확인하고자 한다. 이를 통해 정기적인 예방 정비나 고장 발생 후에 수리하는 예전 방식에 비해 많은 비용과 시간이 단축되며 선박 운항의 효율성이 증가할 것으로 예상된다.
#해양 #선박 #발전기 #최적화 #순환신경망 #Marine #Ship #Generator #Optimization #Recurrent Neural Network

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