최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기계측 센서와 데이터베이스 그리고 프로세스 자동화 기술이 급속도로 진보하고 있다. 이러한 혁신적인 기술들이 발전함에 따라 수요 및 공급량을 충족시키기 위해서 화학, 발전, 석유 및 제조산업들은 공정의 규모를 확장하거나 통합하는 추세이다. 하지만 공정의 확장 및 통합은 시스템의 복잡성, 유지보수 비용의 증가 및 비계획정지와 같은 잠재적인 경제적 손실을 유발한다. 그러므로 많은 산업공정들은 설비들의 안전과 예상하지 못한 시스템 종료를 방지하기 위한 고장 탐지 방법에 관심을 기울이고 있다. 과거에 비해 현재는 분산 제어 시스템을 통해 많은 양의 데이터를 데이터베이스에 저장할 수 있게 되면서, 수집된 막대한 데이터 셋으로부터 프로세스의 현재 상태에 대한 유용한 정보를 추출 및 분석하는 통계 기법들이 다양한 분야에서 활발히 연구되고 있다. 그러나 일반적인 통계 ...
저자 | 김민석 |
---|---|
학위수여기관 | 부산대학교 대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 전기전자컴퓨터공학과 |
지도교수 | 김성신 |
발행연도 | 2019 |
총페이지 | vi, 54 장 |
키워드 | Auto-associative Kernel Regression Local Outlier Factor 다변량 공정 고장탐지 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T15092516&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.