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- 저자 : 여채온(Chae-Eun Yeo) (검색결과 2 건)
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MKL-SVM 기반의 건전성 예측 및 관리기술(PHM)에 관한 연구
임채영(Chae-Young Lim),여채온(Chae-Eun Yeo),조우진(Woo-Jin Cho),이형아(Hyung-Ah Lee),구재희(Jae-Hoi Gu) 한국환경에너지공학회 2022 한국열환경공학회 학술대회지 Vol.2022 No.2
최근 폴랜트 산업에서는 IIoT(Industrial internet of things), AI(Artificial intelligence), 빅데이터 PHM(Prognostics and Health Management) 그리고 Digital Twin 등의 기술을 기반으로, 폴랜트 설비의 건전성상태를 실시간으로 모니터링하고 이로부터 고장여부 진단은 물론 고장까지 시간을 미리 예측하는 관리기술의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 플랜트 설비(펌프, 압축공기, 보일러, 모터, 변압기)의 고장예지 및 사전 결함을 예측하는 건전성 예측 및 관리기술(Prognostics and health management, PHM) 의 고도화를 위해 기계학습 기반의 MKL-SVM 알고리즘을 제안한다. 제안된 MKL-SVM 알고리 즘과 CNN(Convolutional Neural Network)모델을 비교하여 성능평가를 하였으며, 제안된 방법으로 검증한 실험에서 사전 결함 예측 가능성이 지속적으로 개선되었음을 검증하였다. 또한, DeepLearning과 효용성 검증실험을 통해 제안하는 방법이 효율적임을 확인하였다.
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엑셀 시뮬레이터에 의한 바이오매스 발전 플랜트 성능 해석
이진욱(Jin Wook Lee),홍세윤(Seyoon Hong),여채온(Chae-Eun Yeo),성호진(Ho Jin sung) 한국환경에너지공학회 2022 한국열환경공학회 학술대회지 Vol.2022 No.2
지구 온난화는 점점 가속되고 있으며, 전 세계 모든 국가들온 이 산화탄소의 저감에 노력을 기울여야 한다. 궁극적으로는 재생에너지 기반의 경제사회로 이동하여야 하지만, 재생에너지의 경제성 및 간헐성 동을 극복할 시점까지는 이산화탄소의 배출을 줄일 수 있는 대안이 필요하며, 하나의 대안으로 바이오매스의 활용을 들 수 있다. 한편 바이오매스의 경우, 무게당의 발열량이 낮고 밀도도 낮으므로 에너지 밀도는 비교대상으로 고려 되는 석탄에 비하여 상당히 낮은 점이 적극적 인 활용에 절림돌이 되 고 있는데, 이를 적절히 해결할 수 있는 기술로 반탄화 기술을 들 수 있다. 바이오매스롤 반탄화한 연료를 발전 플랜트에 사용할 경우, 반탄화 연료는 바이오매스에 비하여 에너지 밀도가 상당히 높으므로 저 비 용으로 이동할 수 있고 연소 보일러를 컴팩트하게 제작할 수 있는 장점 이 있다. 반면에 연료의 변환 과정에서 손실이 필수적으로 수반되므로 발전 플랜트의 효율은 낮아질 수밖에 없는 단점도 지니고 있다. 따라서 발전 플랜트 건설 이전에 플랜트의 형식에 따른 성능해석 및 장단점 에 따라 발생하는 비용 등을 포함한 경제성 분석을 통하여 적절한 형식의 바이오매스 발전 플랜트를 선정하여야 할 것으로 판단된다. 이룰 위한 최초 단계에서는 발전 폴랜트 형식별 성능해석을 수행하여 서로 비교하여 볼 필요성이 있다. 본 연구에서는 이와 갈온 목적을 달성하기 위하여 우선 바이오매스 발전 폴랜트의 성능해석을 수행할 수 있는 엑셀 시뮬레이터를 개발하였다. 개발된 시뮬레이터룔 이 용하여 바이오매스를 직접 연소하는 발전 폴랜트와 반탄화된 연료를 이용하여 발전하는 플랜트에 대한 성능해석을 수행하여 서로 비교하여 보았다.
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