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앙상블 기법을 이용한 선박 메인엔진 빅데이터의 이상치 탐지
Outlier detection of main engine data of a ship using ensemble method
- 김동현;
- 이지환;
- 이상봉;
- 정봉규
초록
본 논문은 선박 메인엔진 빅데이터를 비지도 학습 분석을 통해 메인 엔진 주요 부품의 고장 유무를 진단할 수 있는 기계학습 기반의 이상치 탐지 모델을 제안한다. 이를 위해 약 7개월 이상 선박 메인엔진 빅데이터를 수집하고, 메인 엔진 운전에 긴밀한 관계가 있는 특징 선택을 위해 전문가지식과 상관관계 분석을 수행하였다. 비지도 학습 분석은 다양한 알고리즘을 적용하여 선박 메인엔진의 운전 데이터를 학습하고, 실선 운영시 메인엔진의 이상이 식별할 수 있도록 구성 및 연구하였다.
키워드
선박; 주기관; 이상치 탐지; 예측 정비; 빅데이터; Ship; Main Engine; Outlier detection; Predictive maintenance; Big data
- 제목
- 앙상블 기법을 이용한 선박 메인엔진 빅데이터의 이상치 탐지
- 제목 (타언어)
- Outlier detection of main engine data of a ship using ensemble method
- 저자
- 김동현; 이지환; 이상봉; 정봉규
- 발행일
- 2020
- 저널명
- 수산해양기술연구
- 권
- 56
- 호
- 4
- 페이지
- 384 ~ 394
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국수산해양기술학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 11 페이지
- ISSN
- P 2671-9940