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박준현 (동아대학교) 오은경 (동아대학교) 장민국 (지마린서비스) 서영우 (투그램시스템즈) 허성우 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제15권 제11호(JKIIT, Vol.15, No.11)
발행연도
2017.11
수록면
175 - 185 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2017.15.11.175

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대형 선박의 자동화 및 고속화로 인하여 선박 운행 일정이 증가하고, 이에 따라 정박 시간이 짧아짐으로 이로 인해 정비시간의 부족현상이 나타나게 되었다. 이에 선박 고장의 확률이 증가하게 된다. 해상에서 선박 고장은 여러 가지 측면에서 심각한 결과를 초래하므로 이에 고장을 사전에 예측할 수 있는 기법이 필요하다. 이전 연구에서 제안한 VFF(Vessel Failure Forecasting) 알고리즘에서는 이러한 요구를 위해 선형회귀법을 이용하여 실시간으로 선박의 결함을 예측하도록 설계하였다. 본 논문에서는 오류 검출의 정확성을 향상시키기 위하여 VFF 알고리즘을 보완하여 데이터 정화, 자동 예측 구간 설정, 선형 회귀법을 개선한 스플라인 선형회귀법, 슬라이딩 윈도우 및 사용자 중심의 시계열 그래프를 제안한다. 실제 운항 중인 H해운사의 선박에서 수집된 데이터와 고장 보고서에 근거한 실험에서 개선된 알고리즘이 VFF 알고리즘보다 효과적인 결과를 실험적으로 입증하였다.
#algorithm #correlation #regression #vessel engine failure prediction #big data

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 회귀분석을 이용한 결함 예측 알고리즘
Ⅳ. 개선된 결함 예측 알고리즘 적용
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
MAN B&W Diesel A/S, Project Guide and S80MC/S80MCE, Copenhagen Denmark, pp. 1.1- 1.20, 1990. New Sulzer Diesel Ltd, Engine Selection and Project Manual, RTA84(C,T,M), Winterthur Switzerland, pp. 1-9, 1994. Y. I. Kim, H. K. Oh, and Y. H. Yu, The Development of Diesel Engine Room Fault Diagnosis System Using a Correlation Analysis Method, Korean Society of Marine Engineers, Vol. 30, No. 2, pp. 253-259, Mar. 2006. J. C. Bae, G. H. Kang, Y. C. Ha, K. S. Hwang, H. S. Lee, and S. M. Kim, A Study of a Marine Engine Monitoring System base on IEEE 802.15.4, The Korean Society of Marine Engineering (KOSME), pp. 383-385, 2010. D. H. Kim, A study on Implementation of a Real-Time Fault Diagnossis System for Marine Diesel Engines, Master Thesis, University of KOREA Marine and Ocean University, 2001.

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