KCI등재
순환신경망 기법을 이용한 스파 플랫폼의 시계열데이터 필터링에 관한 연구 = A study on time series data filtering of spar platform using recurrent neural network
There is growing interest in the numerous techniques focused on analyzing vast quantities of measurement data in real time for the development of smart ships along with the development of asset integrity management systems for offshore platforms. To analyze the measurement data in real time, data filtering is used to eliminate the noise in the data and then extract the necessary information to perform a comprehensive data analysis. In the traditional shipbuilding and offshore industry, spectrum-based filtering methods are used because the corresponding data is saved for a certain period and subsequently analyzed. These methods are not suited to the present situation in which real-time data is required to be analyzed. Therefore, a new method for data filtering is required. The objective of this study is to filter data in real time using a recurrent neural network algorithm, which is a deep learning model used for learning time series data. In order to filter the measured mooring tension value of the spa platform in real time, a filtering model comprising a recurrent neural network algorithm was designed, and the results of the data filtering process were verified to confirm the possibility of real- time filtering.
더보기스마트 선박 (Smart ship)의 개발과 해양 플랫폼의 예지보전 시스템 및 자산 관리 시스템 개발을 위해 방대한 양의계측 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 계측 데이터를 실시간으로 분석하기 위해서는 계측 데이터의 노이즈를 제거하고 필요한 정보를 추출하여 분석에 용이한 형태로 데이터를 가공하는 과정인 데이터 필터링이 반드시 선행되어야 한다. 기존의 조선 해양 산업에서는 일정기간 이상 데이터를 저장한 후 이에대한 분석을 실시하여 스펙트럼 기반의 필터링 기법을 많이 이용하였다. 이러한 방법은 실시간 데이터를 분석해야 하는현 상황에는 적합하지 않아 실시간 데이터를 필터링하기 위한 새로운 기법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 시계열데이터를 학습하기 위한 딥 러닝 모델인 순환신경망 알고리즘을 이용하여 실시간으로 전송되는 데이터를 필터링하고자하였다. 실시간으로 계측되는 스파 플랫폼의 계류 장력 값을 필터링하기 위해 순환신경망 알고리즘을 이용한 필터링 모델을 설계하고 그 결과값을 확인하여 실시간 필터링 가능 여부를 확인하였다. 최종적으로 실시간으로 전송되는 데이터를 필터링 하기 위해 순환신경망 알고리즘을 사용하는 것이 적합하다는 것을 확인하였다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2020-01-01 | 학술지명변경 | 외국어명 : JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF MARINE ENGINEERING -> Journal of Advanced Marine Engineering and Technology | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-07-07 | 학술지명변경 | 외국어명 : JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF MARINE ENGINEERS -> JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF MARINE ENGINEERING | KCI등재 |
2006-04-07 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국박용기관학회지 -> 한국마린엔지니어링학회지 | KCI등재 |
2006-04-07 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국박용기관학회지 -> 한국마린엔지니어링학회지 | KCI등재 |
2006-04-07 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국박용기관학회지 -> 한국마린엔지니어링학회지 | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-06-16 | 학회명변경 | 한글명 : 한국박용기관학회 -> 한국마린엔지니어링학회영문명 : 미등록 -> The Korean Society of Marine Engineering | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.34 | 0.34 | 0.35 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.32 | 0.29 | 0.428 | 0.08 |
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