| 학회 |
한국공업화학회 |
| 학술대회 |
2020년 가을 (10/28 ~ 10/30, 광주 김대중컨벤션센터(Kimdaejung Convention Center)) |
| 권호 |
24권 1호 |
| 발표분야 |
포스터-화학공정 |
| 제목 |
웨이블릿 변환을 적용한 머신러닝 기반 증류공정 예측 모델 개발 |
| 초록 |
머신러닝 기반 예측 모델은 비선형의 복잡한 관계를 가지는 변수 간 관계를 학습하고 이를 활용하여 대상 변수를 예측할 수 있어 화학공정에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 웨이블릿 변환이 적용된 머신러닝 기반 예측 모델을 개발하여 증류공정의 주요 변수 중 하나인 제품 생산단 온도를 예측한다. 모델 개발에 필요한 데이터는 증류공정의 센서로부터 수집되고 있으나 신호에 잡음이 있어 예측 성능이 하락하는 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 신호의 잡음을 제거할 수 있는 웨이블릿 변환을 적용하였다. 웨이블릿 변환은 웨이블릿 함수의 스케일을 조절하며 원신호와 비교하여 유사도를 계산하고 이를 통해 근삿값과 세부값으로 분해한다. 본 연구에서는 웨이블릿 함수 종류에 따른 근삿값을 이용하여 제품 생산단 온도를 예측하여 개발된 모델의 성능을 평가하였다. 평가 결과를 이용하여 최적의 웨이블릿 함수를 선정하였으며 잡음이 제거된 예측 결과를 통해 효율적인 공정 제어를 할 수 있을 것으로 기대된다. |
| 저자 |
권혁원1, 최영렬1, 오광철1, 정용철2, 조형태1, 김정환1
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| 소속 |
1한국생산기술(연), 2부산대 |
| 키워드 |
증류공정; 머신러닝; 예측모델; 웨이블릿 변환
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| E-Mail |
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