| 학회 |
한국화학공학회 |
| 학술대회 |
2022년 봄 (04/20 ~ 04/23, 제주국제컨벤션센터) |
| 권호 |
28권 1호, p.125 |
| 발표분야 |
[주제 2] 기계학습 |
| 제목 |
기계 학습을 활용한 고분자 등급 분류 및 품질 예측 |
| 초록 |
대다수의 연속 고분자 중합 공정에서는 서로 다른 특성을 지닌 다양한 등급의 고분자 제품이 번갈아 가며 생산된다. 특히 등급이 변경되는 기간 동안 공정은 운전 조건 및 제품 품질의 급격한 변화를 겪게 된다. 따라서 각 등급에 맞춰 품질을 관리하고 등급 변경 시 발생할 수 있는 불량 제품의 최소화를 위해서는 현재 생산 중인 제품의 품질을 정확히 파악하고 이를 기반으로 공정을 제어하는 것이 요구된다. 그러나 중합된 고분자의 품질을 운전 중 실시간으로 측정하는 것은 센서 기술의 부재로 인해 불가능에 가깝다. 따라서 실시간으로 측정되는 공정 변수의 센서 데이터로부터 고분자의 품질을 예측하고자 하는 연구들이 다양하게 진행되어왔다. 그러나 선행 연구들의 경우 등급에 따른 각 제품의 특성을 고려하지 않고 하나의 모델만으로 모든 제품의 품질을 예측하기 때문에 각 등급 별 품질이 크게 다른 공정의 경우 예측 성능에 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 기계 학습 모델링을 활용하여 각 등급의 특징을 고려한 고분자 제품의 등급 분류 및 품질 예측 모델을 구축하였다. 먼저 등급 분류 모델에서는 공정의 실시간 운전 데이터로부터 현재 생산 중인 제품의 등급을 예측한다. 그 후 예측한 등급에 해당하는 사전에 학습한 등급 별 품질 예측 모델을 통해 품질의 실시간 예측을 수행한다. |
| 저자 |
송민준1, 주성현1, 김성규2, 오승환2, 이종민1
|
| 소속 |
1서울대, 2LG화학 |
| 키워드 |
공정시스템(Process Systems Engineering) |
| E-Mail |
|
| 원문파일 |
초록 보기 |
