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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 941 - 950 (10page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2023.27.8.941
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함정 상태기반정비시스템(CBMS)은 함정의 생존성과 운용 성능을 향상시키기 위한 기술이다. 주요 장비(추진계통, 전력계통 등)의 상태를 모니터링하며 성능 평가를 통한 경향 전시, 경보 발생, 고장 진단 및 잔여 수명 예측 등의 기능을 수행한다. 본 논문에서는 함정 추진체계 장비의 이상진단을 위한 머신러닝 모델 설계의 정확성과 효율성을 높이기 위한 방안을 연구한다. 해외 사례에서 활용된 Random Forest, SVR 모델과 최근 다양한 분야에서 가장 많이 활용되는 XGBoost, Light GBM 모델을 사용하여 실제 운용함정 추진체계 장비들의 운용데이터 기반 정상 예측값(Baseline)을 계산하고, 실시간 측정값과의 비교를 통해 추진장비 상태진단을 수행하였다. 함정 추진장비 상태진단결과를 바탕으로, RMSE, R2 Score 및 학습 시간을 비교하여 각 회귀 모델별 성능을 분석하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 함정 추진체계 CBMS
Ⅲ. 연구수행 과정
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
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J. H. Jang, D. J Kim, M. G. Kim, and J. S. Oh, “Development of naval ship propulsion system simulator for CODLOG based ECS verification,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 21, no. 9, pp. 1796-1807, Sep. 2017
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H. S. Lee, N. Y. Son, J. S. Shim, and J. S. Oh, “Development of interlocking signal simulator for verification of naval warship engineering control logics,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 25, no. 8, pp. 1
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