고려대 DSBA × 한화시스템 ICT부문 산학과제 · 2020.01 – 2021.09
화학 공정 예지보전 시스템
01배경 및 목표
- 설비의 이상 징후를 탐지하고 원인을 파악해, 설비 엔지니어가 고장 전에 조치하도록 돕는 것이 목표인 산학과제입니다.
- 화학 공정의 센서 데이터(진동·음향·회전속도·온도·압력 등)로 이상치 탐지, 시계열 분석, 패턴 분석을 수행했습니다.
02기여 내용
이상 탐지·예측 모델
- 설비 가동의 연속성을 위해 RNN Auto-Encoder 기반 이상치 탐지 모델 구축
- RNN 기반 시계열 모델로 과거 데이터에서 미래 패턴을 예측
설명과 모니터링
- LSH로 과거 유사 패턴을 찾아 정상 패턴과 이상 패턴을 분류해 분석 자료로 제공
- 센서 상태 업데이트 기반 실시간 모니터링 시스템 구축
03기술 스택
- 프레임워크 · 플랫폼
- PyTorch, scikit-learn
- 방법론
- Anomaly Detection, RNN Auto-Encoder, Locality-Sensitive Hashing
04성과
- Applied Soft Computing 125 (2022) 게재 (3저자)
- 2021 대한산업공학회 춘계공동학술대회 발표