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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 89 - 102 (14page)
- DOI
- 10.7779/JKSNT.2024.44.2.89
이용수
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최근 인공지능을 활용한 회전설비 고장 진단 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 일반적인 인공지능 모델은 블랙박스 알고리즘을 통해 예측 결과를 도출하므로, 판단에 대한 물리적 추론 근거가 부족하다는 한계가 존재하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 도메인 지식 및 물리적 관계에 근거하여 상태를 추론하는 물리 기반 인공지능에 대한 연구가 진행된 바 있으나, 모델 예측에 대한 설명가능성은 확보하지 못하여 신뢰성이 저하된다는 문제가 있다. 또한 설비 진단 시 다양한 운행 조건이 데이터에 미치는 영향을 고려하여 적합한 물리 정보의 선정과 이를 활용한 설비 데이터의 특성 분석이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 회전 설비 결함의 물리적 특성을 추출할 수 있는 물리 기반 커널을 인공지능 모델에 적용하고, 이에 대한 진단 성능을 검증하고자 하였다. 이를 위해 다양한 운행 환경 변화에 강건한 물리 기반 인공지능 모델의 핵심 매개변수 간의 상관성을 정량적으로 평가 및 분석하였다. 또한, Grad-CAM 및 HD-Map을 활용하여 인공지능 모델 추론 근거에 대한 설명가능성을 확보한 후 이에 기반하여 물리적으로 타당한 모델을 선별하는 방법론을 제시하였다. 결과적으로, 물리 정보와 설비 데이터 특성을 고려한 인공지능 모델 설계에 있어서 매개변수의 중요성을 강조하고, 물리 기반 인공지능 모델의 정확도 및 신뢰성 향상에 기여할 수 있는 방향을 제시하였다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 물리 기반 커널을 활용한 설비 진단
3. 물리 기반 인공지능의 매개변수 연구 및 설명 가능성 확보
4. 회전설비 테스트베드 및 실험조건 설계
5. 실험 결과
6. 결론
References
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