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상시감시기술에서 SVR과 PLSR을 이용한 Auto-association 비교
김성준(Seong-Jun Kim),임정규(Jung-Gyoo Lim),서인용(In-Yong Seo) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.2
센서에 의한 온라인모니터링은 플랜트의 효율적인 운전과 안전성 확보에 필수불가결하다. 전송된 센서신호를 입력으로 운전파라미터의 참값을 예측하는 Auto-association (AA) 모델의 구축은 온라인모니터링기술의 핵심이 되고 있다. 본 논문에서는 AA 모델링을 위해 Support Vector Regression (SVR)과 Partial Least Square Regression (PLSR)을 이용하는 방안을 제시한다. 이들 방법은 모니터링해야 할 운전파라미터가 많을 때 보다 유용할 것으로 판단되며, 실제 플랜트운전 데이터셋을 이용하여 그 적용절차를 예시하고 정확도 및 민감도 관점에서 SVR과 PLSR이 어떤 차이를 보이는지 비교한다.