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저자정보
김복한 (서울과학기술대학교) 최승연 (서울과학기술대학교) 김선혜 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한설비공학회 설비공학논문집 설비공학논문집 제30권 제5호
발행연도
2018.5
수록면
237 - 243 (7page)
DOI
10.6110/KJACR.2018.30.5.237

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This study aims to diagnose operation faults of freezer such as door left open by mistakes and refrigerant leaks by using machine learning approach. Machine learning algorithms can take training raw data and then output trained model that contains prediction rules. Active power of freezer, laboratory ambient temperature, and freezer inside surface temperature are selected as monitoring variables. Heat capacity, refrigerant mass, and door opening also varied upon actual operation scenarios. About 190,000 raw data were collected. We selected five machine learning algorithms: SVM, DT, KNN, ANN, and Naive Bayesian Classification. Kernel-based classification algorithms such as KNN and SVM were found to have better performance in diagnosing operation faults of freezer than other machine learning algorithms.
#Machine learning(기계학습) #Freezer(냉동고) #Operation fault(운영 오류) #Diagnosis(진단) #Prediction(예측)

목차

Abstract
1. 연구배경 및 목적
2. 원시데이터 취득
3. 기계학습(Machine Learning)
4. 토의
5. 결론
References

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
Sanila, S., Subramanian, D. V., and Sathyalakshmi, S., 2017, Real-Time Mining Techniques : A Big Data Perspective for a Smart Future, Indian Journal of Science and Technology, Vol. 10, No. 42, pp. 1-7. Clarke, B., Fokoue, E., and Zhang, H., 2009, Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning, Springer, https://doi.org/10.1007/978-0-387-98135-2. Delen, D., 2014, Real-world Data Mining: Applied Business Analytics and Decision Making, Pearson Education Limited, ISBN 9780133551150. Mitchell, T. M., 1997, Machine Learning, McGraw-Hill Science/Engineering/Math. Reghav, B. and Dipanjan. S., 2016, R Machine Learning By Example, PACKT.

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