설명 가능한 AI 모델을 통한 화력발전소 신호 데이터 예지진단 및 결과 설명
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2021
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학술저널
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102-102(1쪽)
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화력발전소는 수 많은 부품들로 구성이 되어있는 거대하고 복잡한 구조를 가진 시설이다. 화력발전소에선 특정 부품 고장으로 인해 발전소의 작동이 중지하는 등의 이슈로 굉장히 큰 손실비용이 발생하는 경우가 존재한다. 이를 미연에 방지하기 위하여 고장이 발생하기 전에 고장이 곧 발생할 것이라는 전조증상을 탐지하여 예지진단을 하며 이때, 수 많은 센서 중 정확히 특정 부품에 부착되어 있는 센서의 신호를 바탕으로 전조증상을 탐지한 것인지를 설명해줄 수 있는 모델을 개발하는 것이 이번 연구의 목적이다. 최근 이러한 문제들을 해결하기 위해 정확도와 같은 지표 부문에서 좋은 성능을 보이는 딥러닝 모델이 많이 사용이 되지만 블랙박스인 딥러닝 모델은 화력발전소처럼 모든 시스템을 멈추고 내부 온도가 내려간 후에 사람이 직접 들어가서 부품을 수리해야하는데 멈춘 순간부터 재가동까지 많은 시간과 예산, 인력이 투입되어야하므로 의사결정자에게 정확히 어느 부품에서 고장이 발생했는지 등과 같은 결과에 대한 믿을 수 있는 설명이 있어야한다. 따라서 본 논문에서는 높은 성능과 설명력을 보유한 설명 가능한 AI(Artificial Intelligence) 모델을 제안한다. 제안된 모델을 통해 수십 개 센서의 신호 데이터를 활용하여 전조증상을 예측 가능하며, 이를 통하여 정확한 고장 예측이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 전조증상 예측에 있어서 설명 가능한 AI 모델이 전조증상 예측에 대한 설명력과 충분한 성능을 가질 수 있음을 시사한다.
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