학부뉴스
윤병동 교수 연구팀 이승윤, 김태훈 석사 과정, 제 3회 EWP발전 빅데이터 AI 경진대회 장려상 (3위) 수상
작성자
김연수
작성일
2022-01-10
조회
1571
서울대학교 기계공학부 윤병동 교수의 시스템 건전성 및 리스크 관리 연구실(Laboratory for System Health & Risk Management) 소속 이승윤, 김태훈 석사과정생으로 구성된 "HonNetwork" 팀이 한국 동서발전과 대한산업공학회가 주최/주관한 “제3회 EWP 발전 빅데이터 AI 경진대회”에서 장려상(3위)을 수상하였다.
본 대회는 발전 산업 데이터를 외부에 공개함으로써 발전 산업의 인공지능화를 촉진하는 동시에, 인공지능 기술로 발전 산업 분야를 사업화하려는 전문가 및 기업을 지원하고, 유관 산업 발전에 이바지하기 위해 추진되었다. 이에 따라 총 50개 팀이 참여하여 풍력 발전량 예측, 복합화력 스팀터빈 성능 이상진단을 목표로 경쟁하였다. HonNetwork팀이 지원한 “복합화력 스팀터빈 계통 출력 및 성능 이상진단” 과제의 목적은 가스터빈에서 발생한 열을 배열회수보일러를 통해 증기터빈에 공급함으로써 얻을 수 있는 추가적인 발전 과정에서, 누설로 인해 발전 효율이 낮아지는 것을 방지하는 것이었다. 400여개의 센서들이 포함된 복합화력발전 시스템의 데이터를 활용하여 실제 누설에 큰 영향을 미치는 센서 신호들을 파악하고, 이를 적절한 머신러닝 및 딥러닝 구조를 설계함으로써 소기의 성과를 거두었다.
이번 수상과 관련해 윤병동 교수는 "설비의 이상 진단 성능 향상을 위한 AI 모델 개발뿐만 아니라, 실제 산업에 적용하기 위해 AI 모델 결과의 설명/해석 가능성에 대한 연구도 지속되어야 할 것"이라고 덧붙였다.
본 대회는 발전 산업 데이터를 외부에 공개함으로써 발전 산업의 인공지능화를 촉진하는 동시에, 인공지능 기술로 발전 산업 분야를 사업화하려는 전문가 및 기업을 지원하고, 유관 산업 발전에 이바지하기 위해 추진되었다. 이에 따라 총 50개 팀이 참여하여 풍력 발전량 예측, 복합화력 스팀터빈 성능 이상진단을 목표로 경쟁하였다. HonNetwork팀이 지원한 “복합화력 스팀터빈 계통 출력 및 성능 이상진단” 과제의 목적은 가스터빈에서 발생한 열을 배열회수보일러를 통해 증기터빈에 공급함으로써 얻을 수 있는 추가적인 발전 과정에서, 누설로 인해 발전 효율이 낮아지는 것을 방지하는 것이었다. 400여개의 센서들이 포함된 복합화력발전 시스템의 데이터를 활용하여 실제 누설에 큰 영향을 미치는 센서 신호들을 파악하고, 이를 적절한 머신러닝 및 딥러닝 구조를 설계함으로써 소기의 성과를 거두었다.
이번 수상과 관련해 윤병동 교수는 "설비의 이상 진단 성능 향상을 위한 AI 모델 개발뿐만 아니라, 실제 산업에 적용하기 위해 AI 모델 결과의 설명/해석 가능성에 대한 연구도 지속되어야 할 것"이라고 덧붙였다.