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LSTM을 이용한 식품 공장의 냉장 시설 온도 예측 모델
Predictive Model of Refrigerating Facilities Temperature in Food Factories Using LSTM
- 이지상;
- 강민관;
- 서현
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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.
키워드
스마트 HACCP; 장단기 메모리; 기상 데이터; 식품 공장; smart HACCP; LSTM; meteorological data; food factory
- 제목
- LSTM을 이용한 식품 공장의 냉장 시설 온도 예측 모델
- 제목 (타언어)
- Predictive Model of Refrigerating Facilities Temperature in Food Factories Using LSTM
- 저자
- 이지상; 강민관; 서현
- 발행일
- 2024-02
- 권
- 30
- 호
- 2
- 페이지
- 91 ~ 97