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해양 플랫폼 공정 디지털 트윈 기술 개발 동향 원문보기

大韓造船學會誌 = Bulletin of the society of naval architects of korea, v.58 no.1, 2021년, pp.25 - 31  

서유택 (서울대학교) ,  이나영 (서울대학교) ,  박명철 (대우조선해양)

초록이 없습니다.

참고문헌 (8)

  1. Malhotra, Pankaj et al., [Long short term memory networks for anomaly detection in time series] Proceedings. Vol. 89. Presses universitaires de Louvain, (2015). 

  2. Changsong Lee et al., [Fault Detection in LDPE Process using Machine Learning Techniques] Korean Chemical Engineering Research, 58(2), 224-229. (2020). 

  3. Saha, Bhaskar, Goebel, Kai. [Model Adaptation for Prognostics in a Particle Filtering Framework] (2011). 

  4. N. Daroogheh et al. [Prognosis and Health Monitoring of Nonlinear Systems Using a Hybrid Scheme Through Integration of PFs and Neural Networks], IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems (2017). 

  5. Bevilacqua, M. et al. [Digital Twin Reference Model Development to Prevent Operators' Risk in Process Plants] , Sustainability (2020). 

  6. M. Orchard et al. [Data Mining in Systems Health Management: Detection, Diagnostics, and Prognostics] (2011). 

  7. Zhang, C et al. [A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data], Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (2019). 

  8. Malhotra, P. et al, [LSTM-based Encoder-Decoder for Multi-sensor Anomaly Detection](2016). 

저자의 다른 논문 :

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