Challenge
1. 빅데이터 분석 플랫폼 구축을 위한 사전 PoC 성격의 데이터 분석 프로젝트
2. 분석의 중요성, 경제성을 고려하여 최종 2개의 분석 주제 선별
3. 17,000여개의 약 8TB의 센서데이터를 통해 보일러 공기예열기 가스차압 상승의 주요 인자 분석, 보일러 튜브누출 감지센서를 통해 누출이상탐지 모델 개발
How to
1. 제공받은 센서 raw data 전처리 및 현황분석
2. 공기예열기 가스차압 상승 주요인자 분석을 위해 제조 분야 특성을 살린 Feature Selection 분석 프레임워크를 통해 앙상블 기법의 모델을 통해 주요 인자 도출
3. 튜브 누출 이상 탐지를 위해 ARIMA 통계모형의 한계 파악 및 시계열 분석을 위한 딥러닝 모델 개발
4. 현업 엔지니어의 자문을 통해 도출된 주요인자 검증
5. 시나리오 테스트를 통해 개발된 딥러닝 모델의 성능 및 실제 분석 플랫폼 도입 가능성 검증
Outcome
1. 도출된 주요인자 중 일부는 당해년도 특허출원 진행중인 결과와 일치 2. 빅데이터 분석 플랫폼 구축을 위한 타당성 제공
