• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.23-30
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• 2020

본 연구에서는, 천연가스(NG) 데이터와 가스 관련 환경 요소 간의 관계를 기계학습 알고리즘을 사용하여 가스 누출 데이터를 직접 측정하지 않고 가스 누출 위험 수준을 예측하였다. 이번 연구는 서버가 제공하는 오픈 데이터인 IoT 기반 원격 제어 피카로(Picarro) 가스 센서 사양을 기반으로 사용했다. 천연 가스는 공기 중으로 누출이 되며, 대기 오염, 환경, 그리고 건강에 큰 문제가 된다. 본 연구에서 제안하는 방법은 천연 가스의 누출 위험 예측을 위한 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류 기반 다변량 특이치 제거 방법이다. 비지도 k-평균 클러스터링 후에 실험 데이터 집합은 불균형 데이터이다. 따라서 우리는 제안된 모델이 중간과 높은 위험 수준을 가장 잘 예측할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이 경우 각 분류 모델에 대한 수신자 조작 특성(ROC) 곡선, 정확도, 평균 표준 오차(MSE)를 비교했다. 실험 결과로 정확도, 수신자 조작 특성의 곡선 아래 영역(AUC, Area Under the ROC Curve), MSE가 각각 MOL_RF의 경우 99.71%, 99.57%, 및 0.0016의 결과 값을 얻었다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 추계학술대회 초록집
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• pp.138-138
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• 2011

GTL(Gas to Liquid) 합성유 생산 공정은 크게 합성가스 개질공정(reformer), FT 반응공정, upgrading 공정으로 구성된다. 본 연구에서는 FT 반응기에 유입되는 합성가스의 생산공정인 개질공정 최적화 시뮬레이션을 수행하였다. 기존에 HYSYS 공정 모사 tool로 구현한 개질공정 모델에 dynamic simulation을 적용하여 공정 운전 시간 변화에 따른 온도/압력/조성의 일정범위 별 생산 가스의 성분비를 모사하고자 한다. Dynamic 공정 시뮬레이션은 모사 대상 공정의 운전 시간 별 결과값 변화를 산출할 수 있는 방법으로 기존 정상상태(steady-state) 시뮬레이션에 비해 현실 공정의 운전 변수를 보다 더 정확하게 반영할 수 있는 장점이 있다. 본 시뮬레이션은 1bpd급 GTL 파일럿 플랜트의 설계 자료를 근거로 수행되었으며, 향후 운전 데이터를 feedback하여 최적의 운전 매뉴얼 도출자료로 활용코자 한다. 아울러, 다음의 시간 변화별 모사 결과 데이터들을 산출하고 공정의 최적운전 조건을 분석하고자 한다. - 시간에 따른 공정의 온도/압력 변화, 이에 연동되는 반응기 출구의 1) $H_2$/CO 비율, 2) $CH_4$ conversion, 3) $CO_2$ conversion 본 연구의 결과 데이터를 1bpd급 GTL 플랜트 내 합성가스 개질공정의 운전조건 최적화에 적용코자 하며, 이는 개질반응기의 안정적인 연속운전을 통한 GTL 통합공정의 운전 효율향상에 기여 가능하리라 기대된다. 향후 개질공정의 후단공정인 FT 합성공정 시뮬레이션 과업과 연계하여 GTL 통합공정 시뮬레이션 및 최적화에 따른 실증 규모의 스케일업 기반 데이터를 마련할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2327-2334
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• 2007

본 논문에서는 가스터빈의 연소진동 데이터의 취득, 저장, 표시를 위한 모니터링 시스템의 구현에 있어 통신 속도의 향상 및 데이터 저장 공간을 축소시킬 수 있는 방안을 제시한다. 제안된 방법은 샘플 원시 데이터(Raw Data)로 부터 FFT를 수행하고 결과 데이터를 코드화 하여 모니터링 PC로 전송하여 저장함으로서 데이터 저장 공간을 줄일 수 있다. 수신된 데이터를 화면에 표시하기 위한 원신호로의 복원은 역 FFT에 의해 이루어진다. 제안된 방식의 타당성과 효율성 검증을 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, FFT 차수와 Gibbs's 효과간의 상관관계를 분석하였다. 모의 가스터빈의 연소실험을 통해 제안된 데이터 처리 및 저장 방법의 우수성을 검증하였다.

• 한국자원공학회지
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• 제55권6호
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• pp.649-659
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• 2018

본 연구는 매립장 매립가스 발전소를 대상으로 발전소 운영 데이터들을 수집 후, 딥러닝(Deep Learning) 기법을 적용하여 향후 메탄가스 농도를 예측하였다. 2017년 1월부터 11월까지 88일치에 대해서 23개 포집공에서 메탄가스 농도, 이산화탄소 농도, 황화수소 농도, 산소 농도, 밸브 개방정도, 기온, 습도 데이터를 수집하였다. 수집 데이터로 딥러닝 모델을 학습한 후 실제 데이터와 비교하였다. 추정 결과 23개 포집공 모두에서 매우 정확한 추정결과를 보였다.

• 한국가스학회지
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• 제25권5호
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• pp.63-69
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• 2021

본 연구에서는 오토인코더의 재구성 오류의 임계값을 이용하여 가스 시설에서의 작업이 정상 작업인지 비정상 작업인지를 판단하는 알고리즘을 구축하였다. 이 알고리즘은 정상 작업의 시계열 데이터만으로 오토인코더를 학습하여 최적화된 정상 작업의 재구성 오류의 임계값을 도출한다. 이 알고리즘을 새로운 작업의 시계열 데이터에 적용하여 재구성 오류를 구한 다음 이것을 정상 작업의 재구성 오류 임계값과 비교하여 정상작업인지 비정상 작업인지를 판별한다. 이 알고리즘을 학습하고 검증하기 위해서 가상의 가스 시설에서의 작업을 규정하고 정상 작업 데이터로만 이루어진 학습 데이터 세트와 정상 작업과 비정상 작업 데이터를 모두 포함한 검증 데이터 세트를 구축하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.317-325
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• 2018

새로운 경제적 가치를 창출하고 국가경쟁력을 강화할 목적으로 세계 각국의 정부와 주요 민간 기업들은 빅데이터에 지속적인 관심과 과감한 투자를 하고 있다. 뉴스와 같이 객관적인 데이터를 수집하기 위해서, 데이터 무결성 및 품질의 확보는 전제되어야 한다. 포털 뉴스와 같이 객관적이고 방대한 데이터를 바탕으로 의사결정이나 트렌드 분석을 하고자 하는 연구자나 실무자의 경우, 기존 크롤러 방식을 이용할 경우 데이터 수집 자체가 차단되는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 Amazon Web Services (AWS)에서 제공하는 클라우드 서비스 플랫폼을 이용하여 기존 크롤러 방식의 문제점을 해결하여 웹 데이터를 수집하는 방법을 구현하였다. 또한 이를 바탕으로 국민의 안전과 직결되는 가스 안전 관련 기사를 수집하여 가스 안전과 관련된 이슈를 분석하였다. 본 연구를 통해 가스 안전을 확보하기 위해 5가지 분류, 즉 사고/발생, 예방, 유지/관리, 정부/정책, 그리고 대상 등을 기준으로 가스 안전을 위한 전략이 수립되고, 체계적으로 운영되어야 함으로 확인하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제28권4호
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• pp.1-9
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• 2013

세계적으로 에너지 요구량이 날로 증가함에 따라, 새로운 오일과 가스에 대한 탐사, 개발 및 생산에 필요한 기술들이 도전적인 과제로 부상하고 있다. 반면, 오일과 가스 분야와 관련된 규제는 더욱 강화되고 있어 기존의 경험이 많은 인력에 의존하는 방식만으로 문제를 해결하기는 쉽지 않다. 따라서, 주요 오일 및 가스 메이저 업체들은 IT를 기존 업무 프로세스와 연계하여 오일 탐사시간 단축, 생산성 향상 및 높은 수준의 안전성을 제공할 수 있는 디지털 오일필드(Digital Oil Field) 구축을 위한 통합운영(IO: Integrated Operations) 시스템을 활용해 나가고 있다. 특히, 최근 오일 및 가스 산업 프로세스의 데이터 집약적인 특성을 반영하여 빅데이터 분석기반의 IT 융합 기술을 적극적으로 도입을 시도하고 있다. 따라서 본고는 디지털 오일필드의 요소 기술과 빅데이터 분석기반 IT 융합 기술 동향에 대해서 살펴본다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 2001년도 공동학술대회
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• pp.321-326
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• 2001

천연가스 공급설비에 대한 정성적, 정량적 안전성평가가 여러 차례에 걸쳐 수행되어 왔으나 대부분 화학공장이나 원자력발전소, 해외가스설비 등 보수정책이나 사용환경이 다른 일반 신뢰도데이터를 사용으로 평가의 신뢰성 저해를 초래하였다. 천연가스 공급설비에 대한 고장이력을 확인할 수 있는 것 중 하나인 Trouble Memo(T/M)에는 신뢰도 평가에 필요한 대다수의 자료가 존재하나 몇 가지 사항이 미 기재되어 있고, 데이터 정리에 많은 노력이 필요하다.(중략)

• 한국가스학회지
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• 제4권4호
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• pp.58-64
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• 2000

가스 저장$\cdot$ 공급 시설을 포함한 화학공정에서 측정된 데이터를 효과적으로 이용하기 위하여 정보의 손실의 최소화하면서 데이터를 압축하여 저장하고 재생할 수 있는 방법에 대한 연구가 진행되어 왔다 기존에 제안되었던 데이터 압축 저장 방법들의 단점을 극복하기 위하여, 부분 선형화 근사 방법과 k-means 클러스터링 알고리즘을 응용한 새로운 공정 데이터의 압축 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 실공정 데이터에 적용하여 본 결과, 본 연구에서 제안된 방법이 기존의 방법보다 재현 능력이 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2010년도 제35회 추계학술대회논문집
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• pp.723-725
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• 2010

추진제탱크의 가압에 소요되는 가압가스 요구량을 예측하기 위해 개발된 프로그램을 비행시험 데이터를 통해 검증하였다. 개발된 예측 프로그램은 이미 지상에서의 시험데이터를 통해 검증되었으나, 프로그램의 신뢰성을 높이기 위하여 2002년 발사된 3단형과학로켓(KSR-III)의 비행시험 데이터와 비교하였다. 비행시험에서는 추진제탱크로 유입되는 가압가스의 온도를 측정하지 않았으므로 데이터 분석을 통하여 적절한 온도를 가정하였다. 수치해석 프로그램과 비행시험 데이터 비교 결과 가압가스 요구량에 있어 약 6%의 오차를 보여줌으로써 예측 프로그램의 유효성을 입증하였다.