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인공지능 기반 기계 시스템 예측 진단 및 사고대응 기술 개발
Artificial intelligence based predictive diagnosis and damage management technology 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국기계연구원
Korea Institute of Machinery and Materials
연구책임자 문석준
참여연구자 이동환 , 김현실 , 정정훈 , 김상렬 , 허영철 , 김봉기 , 김병옥 , 권정일 , 이성현 , 송진섭 , 선경호 , 서윤호 , 정병창 , 박진우 , 마평식 , 이동현 , 김의영 , 이혁 , 우정한 , 정준하 , 정선아 , 전병찬 , 김원 , 신승천 , 이재혁 , 이승철 , 윤병동 , 오현석
보고서유형1단계보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-12
과제시작연도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100022107
과제고유번호 1711125556
사업명 한국기계연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비)
DB 구축일자 2021-10-23
키워드 인공지능.기계학습.상태감시.예측진단.사고대응.Artificial intelligence.Machine learning.Condition monitoring.Diagnosis.Damage management.

초록

본 연구는 국가 기간산업 핵심 기계시스템의 안전신뢰성 향상을 위해 인공지능 기술을 응용하여 시스템의 고장을 자율적으로 진단하고 예측하는 기술과 사고 발생시 신속한 대응으로 피해를 최소화하기 위한 핵심기술 개발을 목적으로 함.
본 연구에서는 특수용 펌프 및 배관 손상모사를 위한 테스트 베드를 구축하고, 관련 고장 및 손상모사 시험을 통해 인공지능 기반 고장 진단 기술 및 사고대응 기술을 개발하였으며, 실제 적용을 위한 발전소 현장 데이터 자료를 꾸준히 수집하고 있음.

(출처 : 요약 5p)

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제 출 문 ... 3
  • ( 1 ) 단계 보고서 ... 5
  • 요 약 문 ... 6
  • 목차 ... 11
  • 제1장 연구개발과제의 개요 ... 13
  • 1절 연구개발의 목적 ... 13
  • 2절 연구개발의 필요성 및 범위 ... 15
  • 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 22
  • 제3장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 28
  • 1절 특수용 펌프 시스템 예측진단 기술 ... 28
  • 2절 함정 배관체계 사고대응 기술 ... 44
  • 3절 예측진단을 위한 인공지능 응용 기술 ... 59
  • 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 75
  • 1. 목표달성도 종합 ... 75
  • 2. 관련분야에의 기여 ... 85
  • 제5장 연구개발성과의 활용계획 ... 86
  • 제6장 연구시설·장비 현황 ... 87
  • 제7장 참고 문헌 ... 88
  • 부록 : 위탁연구보고서 ... 89
  • 끝페이지 ... 253

표/그림 (98)

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참고문헌 (25)

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