Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2021.11a
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  • Pages.545-547
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  • 2021
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Implementation of Sensor Big Data Query Processing System for AI model training and inference of Power Turbine Equipment Failure Estimation

발전소 고장 예측 AI 모델 학습 및 추론을 위한 센서 빅데이터 질의 처리 시스템 구현

  • Um, Jung-Ho (Korea Institute of Science and Technology Information) ;
  • Yu, Chan Hee (Korea Institute of Science and Technology Information) ;
  • Kim, Yuseon (Korea Institute of Science and Technology Information) ;
  • Park, Kyongseok (Korea Institute of Science and Technology Information)
  • 엄정호 (한국과학기술정보연구원) ;
  • 유찬희 (한국과학기술정보연구원) ;
  • 김유선 (한국과학기술정보연구원) ;
  • 박경석 (한국과학기술정보연구원)
  • Published : 2021.11.04
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Abstract

발전시설 장비는 이상이 생기면 큰 경제적 피해를 발생시키기 때문에, 장비의 계통마다 수십만 개의 센서들이 부착되어 장비의 정상 작동 여부를 모니터링 한다. 장비의 이상 감지를 위해서, 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝 등의 기술을 활용한 AI 모델을 생성하여 장비의 고장을 예측한다. AI 모델을 학습하고 추론하기 위해서는 수많은 센서 중에서 AI 모델을 생성할 센서들을 선택하고, 지속적으로 모니터링 되는 값들을 비교하여 이상 감지 여부를 스트리밍 환경에서 추론할 수 있는 센서 빅데이터 질의 처리 및 스트리밍 추론 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 AI 모델을 학습하고 스트리밍 추론할 수 있는 빅데이터 질의 처리 시스템을 설계 및 구현한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 산업통상자원부의 재원으로 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구입니다. (No. 20181110100420)