[SNET] 용광로 수율 최적화 인공지능 알고리즘 개발
- 인공지능 융합 연구실
- 조회수362
- 2023-03-17
1. 기술개발 개요
아연말 반사로 현장에서 수집된 작업내역서, 작업일지를 바탕으로 수집된 데이터를 이용한 AI 예측의 신뢰성 개선 및 성능향상을 위한 기술개발로, 다양한 AI 모델 기법을 적용하여 현장 요구사항과 플랫폼 서비스의 확정성과 유연성을 확보하고자 한다. 본 기술개발에서는 제조과정의 에너지 최적화를 위해 아연말 반사로에 투입되는 원재료의 원산지와 투입중량에 따른 수율 예측과 원재료 투입 조합과 순서에 따른 수율 예측 모델 개발을 수행하였다.
2. 기술개발 내용
(1) 아연말 반사로 작업 데이터 분석
(2) 원재료의 원산지와 투입중량에 따른 수율 예측 알고리즘 개발
(3) 투입 원재료 데이터 Feature 분석
(4) 수율예측 모의 실험
3. 기술개발 결론
본 기술개발에서는 원자재 투입별 수율 예측 모델 개발과 수율 예측 성능 개선을 위한 알고리즘 별 성능비교 실험을 수행하였다. 모의실험에서 1차 데이터를 통한 실험과 2차 데이터를 통한 실험을 비교하였으며 해당 실험을 통해 알 수 있는 결과로 데이터 양의 증가와 투입 feature의 종류 증가로 유의미한 성능 개선을 이룬 것을 확인할 수 있었다. 또한 데이터가 적을 때에는 SVR 모델을 사용하고 데이터의 양이 충분하면 Gradient Boosting Regression 모델을 사용하는 것이 성능 개선에 도움이 되는 것을 확인하였다.
수행기간
2022. 09 ~ 2022. 12 (약 4개월)