| 초록 |
플랜트 셧다운은 계획정비, 고장진단 또는 설비 운전시스템의 상태정보를 바탕으로 비상정지 또는 정지계획을 실행하기 위해 과거 유사한 상황에서 얻은 경험과 지식을 비교하여 실행된다. 기존 접근방법은 manual 또는 전문가 지식을 체계화한 전문가시스템이 활용되었으나, 최근 다양한 운전목적과 특성, 그리고 여러가지 제약조건과 복잡성에 따라, 더욱 많은 정보가 수집, 저장되고 있다. 따라서 실시간의사결정단계에서 이용가능한 지식베이스(KB) 크기가 증가되어, 효율적인 운전과 조업자 개입을 줄이는 자동화된 데이터분석과 최적의사결정을 위한 새로운기술이 필요하다. 본 연구에서는 온톨로지를 활용, 지식표현을 위한 개념간 관계를 기술하고, 상위온톨로지 설계로 지식공유와 재사용, 그리고 기계적 접근 가능성을 정의하였다. 이는 추론을 통한 구조화된 지식표현 mechanism을 제공하게 되며, 셧다운 절차에 관한 지식 표현을 위해 인공지능 planning 기법을 활용, 플랜트 조업자의 일반, 조치, 그리고 기술 용어 등을 분류, 행위계획을 적용하여 실행 가능한 하위목표로 분할, 다양한 절차가 표현되도록 설계하였다. 개발시스템은 예기치 못한 상황에 따른 셧다운절차 생성에 쉽게 적용 가능함을 보였으며, semantic Web을 활용한 자동화된 셧다운시스템과 향후 안전훈련 등에도 활용될 것으로 판단된다. |
