| 학회 | 한국화학공학회 |
| 학술대회 | 2003년 봄 (04/25 ~ 04/26, 순천대학교) |
| 권호 | 9권 1호, p.243 |
| 발표분야 | 공정시스템 |
| 제목 | REFA: 함수연결연상 신경망을 이용한 화학공정 감시 프로그램 개발 |
| 초록 | 대부분의 화학공장에는 분산 제어 시스템(Distributed Control System, DCS)이나 공정 정보 시스템(Process Information System, PIS) 등을 설치하여 매분 또는 매초 단위로 공정 데이터를 얻고 있다. 따라서 이렇게 많은 양의 데이터들을 실시간으로 분석하여 공정 감시를 행하기 위해서는 데이터들의 효율적인 분석이 필수적이다. 특히 화학공장의 경우, 데이터들의 양이 많을 뿐만 아니라, 상호연관성이 크고, 환류와 화학 반응 등으로 인한 비선형성을 지니기 때문에 분석이 어렵다. 본 연구에서는 함수연결연상 신경망을 이용하여 입력변수들을 확장함으로써 신경망의 비선형성 표현능력과 학습능력이 뛰어난 프로그램의 개발에 주안점을 두고있다. REFA (RealTime Fault Analyzer)는 실시간으로 공정정보를 입력받은 후 입력값을 PC로 매핑하고, 이를 다시 역으로 매핑하여 입력값을 예측하는 구조를 가진다. 따라서 REFA는 각 입력변수들간의 상호연관관계를 고려하여 실제에 가까운 통계적 모델을 구축하므로, 공정 감시에 효과적으로 이용될 수 있다. |
| 저자 | 조재규, 이동언, 김용하, 김구회, 윤인섭 |
| 소속 | 서울대 |
| 키워드 | Fault detection; Function-link-Associative neural network; Principal component analysis |
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| 원문파일 | 초록 보기 |
