플랜트를 대상으로 하는 엔지니어링의 업무영역은 플랜트의 기획, 설계, 시공, 운영 및 폐기에 이르는생애주기에 걸친 생산성과 성능 및 품질에 직접적인 영향을 미치는 복합적인 기술분야...
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=A108416654
2022
Korean
KCI등재후보
학술저널
139-152(14쪽)
0
상세조회0
다운로드국문 초록 (Abstract)
플랜트를 대상으로 하는 엔지니어링의 업무영역은 플랜트의 기획, 설계, 시공, 운영 및 폐기에 이르는생애주기에 걸친 생산성과 성능 및 품질에 직접적인 영향을 미치는 복합적인 기술분야...
플랜트를 대상으로 하는 엔지니어링의 업무영역은 플랜트의 기획, 설계, 시공, 운영 및 폐기에 이르는생애주기에 걸친 생산성과 성능 및 품질에 직접적인 영향을 미치는 복합적인 기술분야이다. 이때 발생하는 다양한 유형의 데이터를 활용하여 의사결정을 활용하는 것은 후속 과정뿐만 아니라 생애주기 관점에서도 중요한 영향을 미치고 있다. 하지만 이러한 데이터를 통합적으로 관리하고 분석할 수 있는 시스템은 부족하다.
본 논문에서는 플랜트 생애주기에서 발생하는 데이터를 관리하고 활용할 수 있는 지식베이스 기반 플랜트엔지니어링 분석 플랫폼을 개발하였다. 플랫폼에서는 기수집된 엔지니어링 데이터를 전처리한 지식베이스를 제공하고, 이를 레퍼런스 데이터로 AI 모델에 활용하도록 분석 기능과 시각화를 제공한다. 사용자는 플랫폼을통한 선행기술과 축적된 지식의 활용을 통해 데이터 분석을 진행하고 시각화를 의사결정에 활용해 경험에만 의존하던 공사를 합리적이고 체계적으로 관리할 수 있다.
참고문헌 (Reference)
1 황호진 ; 황진상, "해양플랜트의 예지보전(CBM)을 지원하는 예지보전 플랫폼의 개발과 적용" 한국CDE학회 23 (23): 215-224, 2018
2 성호진, "지능정보연계기반 스마트 플랜트 기술동향"
3 이지희, "자연어 처리(NLP)를 통한 해외건설계약서의 리스크 자동추출 모델 개발" 이화여자대학교 2018
4 최기현 ; 장영진 ; 김학수 ; 김관우, "독소 조항 분류를 위한 딥러닝 기반 텍스트 분류 모델" 한국정보과학회 47 (47): 1054-1060, 2020
5 "https://www.nasa.gov/content/prognostics-centerof-excellence-data-set-repository"
6 "http://www.gipsa-lab.inpg.fr/projet/gotix/"
7 Sagheer A., "Unsupervised pre-training of a deep LSTM-based stacked autoencoder for multivariate time series forecasting problems" 9 (9): 1-16, 2019
8 Santos, N., "UH4SP : a software platform for integrated management of conncected smart plants" 541-548, 2018
9 Ghimire, Sujan, "Stacked LSTM sequence-to-sequence autoencoder with feature selection for daily solar radiation prediction : A review and new modeling results" 15 (15): 1061-, 2022
10 M Park, "Risk Extraction and Analysis of Technical Specifications Based on Machine-Learning Algorithms for EPC Bid Documents" 204-213, 2021
1 황호진 ; 황진상, "해양플랜트의 예지보전(CBM)을 지원하는 예지보전 플랫폼의 개발과 적용" 한국CDE학회 23 (23): 215-224, 2018
2 성호진, "지능정보연계기반 스마트 플랜트 기술동향"
3 이지희, "자연어 처리(NLP)를 통한 해외건설계약서의 리스크 자동추출 모델 개발" 이화여자대학교 2018
4 최기현 ; 장영진 ; 김학수 ; 김관우, "독소 조항 분류를 위한 딥러닝 기반 텍스트 분류 모델" 한국정보과학회 47 (47): 1054-1060, 2020
5 "https://www.nasa.gov/content/prognostics-centerof-excellence-data-set-repository"
6 "http://www.gipsa-lab.inpg.fr/projet/gotix/"
7 Sagheer A., "Unsupervised pre-training of a deep LSTM-based stacked autoencoder for multivariate time series forecasting problems" 9 (9): 1-16, 2019
8 Santos, N., "UH4SP : a software platform for integrated management of conncected smart plants" 541-548, 2018
9 Ghimire, Sujan, "Stacked LSTM sequence-to-sequence autoencoder with feature selection for daily solar radiation prediction : A review and new modeling results" 15 (15): 1061-, 2022
10 M Park, "Risk Extraction and Analysis of Technical Specifications Based on Machine-Learning Algorithms for EPC Bid Documents" 204-213, 2021
11 Mandal, S., "Nuclear power plant thermocouple sensor-fault detection and classification using deep learning and generalized likelihood ratio test" 64 (64): 1526-1534, 2017
12 Chen, F., "NB-CNN : Deep learning-based crack detection using convolutional neural network and Naïve Bayes data fusion" 65 (65): 4392-4400, 2017
13 이정근 ; 김덕환, "LSTM 오토인코더를 이용한 라디에이터 고장진단 사례연구" 한국차세대컴퓨팅학회 16 (16): 17-25, 2020
14 김봉철 ; 이인혁 ; 김병철 ; 문두환, "ISO 15926 기반 공정 플랜트 생애주기 데이터 가시화 플랫폼의 개발" 한국CDE학회 24 (24): 49-61, 2019
15 김병철 ; 박상진 ; 김봉철 ; 명세현 ; 문두환, "ISO 15926 기반 공정 플랜트 3D 설계 정보 통합 플랫폼의 개발" 한국CDE학회 20 (20): 385-400, 2015
16 Nguyen, T., "A systematic review of big data analytics for oil and gas industry 4. 0" 8 : 61183-61201, 2020
17 김진국, "4차 산업혁명 시대의 스마트 플랜트 엔지니어링" KEIT 2018
팬데믹 전후 공공자전거의 마이크로 모빌리티 패턴 비교: 서울시 사례 연구
감염병 위기 대응을 위한 소셜 데이터 수집 및적재 엔진 기반 신뢰도 분석 시스템 개발
통합 물류 연계 디지털 플랫폼 구축을 위한 표준 데이터 흐름도 개발
[제18회 김옥길기념강좌] 인공지능, 감정, 휴머니즘(Human-Compatible Artificial Intelligence’)’
이화여자대학교 스튜어드 러셀누구나 할 수 있는 데이터 분석과 인공지능[Data Analysis and Artificial Intelligence for Everyone]
K-MOOC 인하공업전문대학 이세훈누구나 할 수 있는 데이터 분석과 인공지능[Data Analysis and Artificial Intelligence for Everyone]
K-MOOC 인하공업전문대학 이세훈빅데이터 플랫폼
우송대학교 이후영인공지능
충북대학교 이건명