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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오광원 (한국섬유기계융합연구원) 박보규 (한국섬유기계융합연구원) 김성용 (한국섬유기계융합연구원)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제26권 제3호
발행연도
2025.3
수록면
387 - 393 (7page)
DOI
10.5762/KAIS.2025.26.3.387

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본 연구는 유도가열롤(induction heating roll)을 사용하는 카렌딩 시스템에서 온도 예측을 위한 데이터 기반학습 모델을 개발하고, 학습 데이터의 한계를 보완하기 위해 해석 모델을 통해 생성한 시뮬레이션 데이터를 추가로 활용한 결과를 분석하였다. 유도가열 롤에서 주요 사양인 표면 온도와 코어 온도 예측을 위해 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 기반으로 예측 모델을 구축하다. 스템에서 예측 모델 학습을 위한 데이터는 상온에서부터 목표 온도 도달 후 안정화 시간 까지 측정되어 한 케이스의 데이터를 확보하는데 오랜 시간이 걸리며, 이를 보완하기 위해 해석 모델을 기반으로 생성한 시뮬레이션 데이터를 보강하여 학습 성능을 향상시키고자 하였다. 실험 결과, 학습 데이터 양이 적을 때는 시뮬레이션 데이터가 오히려 예측 오차를 증가시키는 경향을 보였으나, 충분한 실험 데이터가 확보된 상태에서는 실험 데이터 만으로 학습 했을 때 보다 예측 정확도를 개선하는 효과를 나타내었다. 본 연구는 유도가열롤 CPS(Cyber-Physical System) 모델의 구현에 있어 해석 모델을 통한 데이터 보강이 효과적임을 시사하며, 향후 다양한 산업에서 데이터 기반 예측 모델 성능을 개선하는 방법으로 활용될 수 있음을 보여준다.
#CPS #Induction Heating Roll #LSTM #Simulation #Calendering

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
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