Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
오프라인 강화학습 기반 정유 공정 자동화 |
| 영문제목(English Title) |
Offline Reinforcement Learning-based Refinery Process Automation |
| 저자(Author) |
박종찬
신원철
박수현
김동일
양준모
이형진
강신호
김유성
Jongchan Park
Wonchul Shin
Suhyun Park
Dongil Kim
Junmo Yang
Hyeongjin Lee
Sinho Kang
Yusung Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0194 ~ 0196 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
공정 자동화 및 효율을 높이기 위한 학습 기반 인공지능 기술이 발전하고 있다. 일반적인 온라인 강화 학습 방식은 주어진 환경과 상호작용하여 시행착오를 통해 최적의 제어 정책을 학습한다. 그러나 실제 공 정의 경우 비용 및 위험 요소 등의 문제로 시행착오 기반 강화학습을 직접 적용하기에는 어려움이 있다. 최근 주목받고 있는 오프라인 강화학습은 과거 운용되었던 로그 기반 데이터로부터 더욱 향상된 제어 정책을 학습하는 것이 목표이다. 본 연구에서는 SK이노베이션 인천 공장의 정유 공정에서 3년간 여러 전문 가가 수동으로 제어한 공정 데이터를 분석하여 모델 학습에 필요한 상태 공간, 행동 공간, 보상 함수를 설 계하였으며 오프라인 강화학습 방식으로 학습시킨 모델을 실제 공정에 연동하여 요구되는 품질을 보장하고 불필요한 연료 사용을 줄일 수 있음을 성공적으로 시연하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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