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LSTM을 이용한 식품 공장의 냉장 시설 온도 예측 모델Predictive Model of Refrigerating Facilities Temperature in Food Factories Using LSTM
- Other Titles
- Predictive Model of Refrigerating Facilities Temperature in Food Factories Using LSTM
- Issue Date
- Feb-2024
- Publisher
- 한국정보과학회
- Keywords
- 스마트 HACCP; 장단기 메모리; 기상 데이터; 식품 공장; smart HACCP; LSTM; meteorological data; food factory
- Citation
- 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v.30, no.2, pp 91 - 97
- Pages
- 7
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
- Volume
- 30
- Number
- 2
- Start Page
- 91
- End Page
- 97
- ISSN
- 2383-6318
2383-6326
- Abstract
- 본 논문은 식품 공장에서 사용되는 냉장 및 냉동 시설의 온도를 인공지능(Artificial Intelligence; AI) 기법을 활용하여 예측함으로써 스마트 HACCP의 도입 가능성을 탐구한다. 데이터셋은 식품 공장의 냉장 및 냉동 시설에서 측정된 센서 데이터로, 온도, 문열림 횟수, 제상 발생 데이터를 포함하고 있으며 기상청으로부터 제공받은 기온과 습도 데이터를 결합하여 연구 데이터셋을 구축하였다. 장단기 메모리(Long Short-Term Memory; LSTM) 기반 모델을 활용해 식품 공장의 냉장 및 냉동 시설 온도를 예측하는 모델링 작업을 수행하고, 기상 데이터를 포함하여 모델링을 진행한 경우 높은 온도 예측 성능을 보였다. 본 논문의 결과는 식품 공장의 냉장 및 냉동 시설 온도 예측에 적합한 AI 모델링 접근 방법을 제시하고, 장비의 노후화 모니터링을 가능하게 하여 식품 공장의 안전성 및 생산 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
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- Appears in
Collections - ETC > Journal Articles
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