본 기술은 플랜트 배관 설비의 주변에서 측정된 초음파 센싱 신호를 이용하여, 학습모델을 생성 및 추론함으로써 미세 누출을 진단하는 기능을 제공하는 지능형 Edge 컴퓨팅 시스템이다.
- 목적 : 본 시스템은 플랜트 배관 설비의 주변에서 측정된 초음파 센싱 신호를 이용하여, 학습모델을 생성 및 추론함으로써 해당 플랜트 배관 설비의 미세 누출을 진단하는 기능을 제공하는 것을 목적으로 한다.
- 필요성 : 기존 시스템은 플랜트 배관 미세 누출을 감지하기 위해서 많은 센서가 필요했다. 그러나, 본 기술은 딥러닝 기반의 초음파 미세 누출 감지 시스템으로써 적은 수의 센서만 있어도 미세 누출 감지가 가능하다.
본 기술은 플랜트 배관 누출 감지를 위한 딥러닝 기반 에지 컴퓨팅 시스템으로써, 주요 핵심 요소 기술은 크게 2개 분야로 나누어진다. 첫번째는 플랜트 배관 누출 감지를 위한 에지 데이터 처리 기술로써 서비스 프로세스 실행 관리 모듈, 플랜트 센싱 신호 데이터 수신 인터페이스, 플랜트 메시지 바이트 구성 및 해석 모듈, 딥러닝 서빙 입력 데이터 가공 및 서빙 연동 인터페이스, 플랜트 누출 진단 결과 처리 모듈, 플랜트 배관 누출 감지를 위한 딥러닝 기술로 구성된다. 두번째는 플랜트 배관 누출 감지를 위한 딥러닝 기술로써 딥러닝 모델 학습을 위한 데이터셋 Balancing 모듈과 플랜트 누출 진단을 위한 MLP 구조 기반 학습 수행 모듈로 구성된다.
o 기술명 : 플랜트 배관 누출 감지를 위한 딥러닝 기반 에지 컴퓨팅 시스템
- 플랜트 배관 누출 감지를 위한 에지 데이터 처리 기술
- 플랜트 배관 누출 감지를 위한 딥러닝 기술
o 기술명 : 플랜트 배관 누출 감지를 위한 딥러닝 기반 에지 컴퓨팅 시스템
- KPECS 요구사항 정의서
- KPECS 시스템 설계서
- KPECS 시험 절차 및 결과서
- KPECS 설치 및 사용 매뉴얼
- 플랜트 에지 컴퓨팅 시스템용 딥러닝 학습 프로그램
- 플랜트 에지 컴퓨팅 시스템용 딥러닝 추론 프로그램 (바이너리)
- 발전, 화학 등 각종 플랜트 배관계의 미세누출 조기 검출을 위한 진단 도구로 활용
- 딥러닝 기반의 고품질 인공지능 모델 개발을 통하여 미세누출 판별 성능 향상을 기대
- 다양한 현장 상황에 대처가 용이한 분석모델 생성 방법을 제공하여 플랜트 안정을 위한 시스템 구축/운용관리 비용을 절감