최소한의 센서 데이터에 기반한 디젤 발전기의 성능 및 에미션 예측에 관한 연구

Abstract

디젤 발전기는 모든 산업에서 중요한 역할을 하고 있으며, 최근에는 과학기술의 발달로 인해 스마트 엔진과 환경오염에 대응하기 위한 친환경 기술이 적용된 엔진이 개발되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 친환경 설비를 갖춘 스마트 엔진의 안전을 위해 백업용 AI 모델 개발을 시도하였다. 개발된 AI 모델은 엔진의 안전 장치에 사용되는 3개의 센서들을 포함한 5개의 센서 데이터로 엔진의 성능 및 에미션과 관련된 16개 변수를 예측하여 일부 센서가 고장 났을 때 백업을 가능하게 한다. 이러한 목적을 위한 AI 모델 개발을 위해 11개의 모델들을 생성하였고, 모델 성능을 극대화하기 위해 다양한 하이퍼파라미터 튜닝을 적용하고 그 결과를 비교하였다. 의사결정나무 기반의 모델과 유전 알고리즘이 좋은 성능을 내었고 앙상블 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 새로운 데이터로 모델의 예측 성능을 측정한 결과에서도 앙상블 모델이 좋은 성능을 내는 것을 확인하였고, 개발된 AI 모델이 적절한 일반화 성능을 가지고 있음을 알 수 있었다.