Acknowledgement
본 연구는 산업통상자원부(MOTIE)와 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구 과제입니다.(No. 2022202090003C)
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.609-611
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Analysis for Anomalies in VOCs Reduction Facilities using Deep Learning and XAI
딥 러닝과 설명가능 인공지능을 이용한 VOCs 저감설비 이상 분석
- Min-Ji Seo (AI Convergence Research Institute, Soongsil University) ;
- Myung-Ho Kim (Dept. of Software, Soongsil University)
- Published : 2023.05.18
Abstract
4차 산업혁명의 발달로 스마트공장 기술이 발달하면서, 딥 러닝을 활용한 공정 과정에서 나타나는 이상을 탐지하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 하지만 공정 과정에서 발생하는 휘발성유기화합물(VOCs) 저감 설비에서 발생하는 이상을 탐지하기 위한 연구는 적극적으로 진행되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 딥 러닝 기술을 이용하여 VOCs 저감설비에서 발생하는 이상을 탐지하고, 설명가능 인공지능(XAI)을 활용하여 이상에 큰 영향을 미치는 주요 설비를 특정하여 이상 발생 시 관리자가 용이하게 설비들을 관리할 수 있도록 하였다.
Keywords