Current Result Document : 504 / 504
| 한글제목(Korean Title) |
발전소 고장 예측 AI 모델 학습 및 추론을 위한 센서 빅데이터 질의 처리 시스템 구현 |
| 영문제목(English Title) |
Implementation of Sensor Big Data Query Processing System for AI model training and inference of Power Turbine Equipment Failure Estimation |
| 저자(Author) |
엄정호
유찬희
김유선
박경석
Jung-Ho Um
Chan Hee Yu
Yuseon Kim
Kyongseok Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 02 PP. 0545 ~ 0547 (2021. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
발전시설 장비는 이상이 생기면 큰 경제적 피해를 발생시키기 때문에, 장비의 계통마다 수십만 개의 센서들이 부착되어 장비의 정상 작동 여부를 모니터링 한다. 장비의 이상 감지를 위해서, 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝 등의 기술을 활용한 AI 모델을 생성하여 장비의 고장을 예측한다. AI 모델을 학습하고 추론하기 위해서는 수많은 센서 중에서 AI 모델을 생성할 센서들을 선택하고, 지속적으로 모니터링 되는 값들을 비교하여 이상 감지 여부를 스트리밍 환경에서 추론할 수 있는 센서 빅데이터 질의 처리 및 스트리밍 추론 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 AI 모델을 학습하고 스트리밍 추론할 수 있는 빅데이터 질의 처리 시스템을 설계 및 구현한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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