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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 80 - 85 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2020.30.1.80
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부식은 가스배관 고장의 가장 중요한 요인 중 하나이다. 하지만 사용 중 배관검사로도 결함발생이 거의 검출되지 않기 때문에 가스배관의 신뢰도 평가 및 잔여수명 예측을 위해 사용할 수 있는 부식결함 데이터는 매우 적은 편이다. 때문에 잔여수명 추정과 예측오차 평가의 정밀도를 높이는 데 어려움이 있다. 본 논문은 이를 극복하기 위해 Generative Adversarial Network(GAN)을 이용하여 가상의 데이터를 생성하고, 이를 바탕으로 잔여수명 확률분포를 추정하는 방안을 다룬다. 피깅 데이터셋으로부터 식별된 부식결함 데이터를 이용하여 GAN을 구축하고 이를 데이터 생성기로 활용하는 것이 핵심이다. 가상의 부식데이터를 생성시킨 후 First Order and Second Moment(FOSM) 알고리즘으로 신뢰도와 잔여수명을 계산하고 그 확률분포를 추정한다. 수치예제의 결과는 제안된 방법으로 잔여수명 예측치의 오차한계를 제시할 수 있음을 시사한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 방법 및 절차
3. 실험 결과
4. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
S. J. Kim, B. H. Choe, W. Kim, and I. Kim, “A fuzzy inference based reliability method for underground gas pipelines in the presence of corrosion defects,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 26, no. 5, pp. 343-350, 2016.
I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde- Farley, and S. Ozair, “Generative adversarial nets,” Proceedings 27th International Conference in Neural Information Processing Systems, pp. 2672-2680, 2014.
S. Takahashi, Y. Chen, and K. Tanaka-Ishii, “Modeling financial time series with generative adversarial networks,” Physica A, vol. 527, pp. 121261, 2019.
K. Zhang, N. Jia, L. Zheng, and Z. Liu, “A novel generative adversarial network for estimation of trip travel time distribution with trajectory data,” Transportation Research Part C, vol. 108, pp. 223-244, 2019.
K. Wang, X. Zhang, Q. Hao, Y. Wang, and Y. Shen, “Application of improved least-square generative adversarial network for rail crack detection by AE technique,” Neurocomputing, vol. 332, pp. 236- 248, 2019.
I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde- Farley, and S. Ozair, “Generative adversarial nets,” Proceedings 27th International Conference in Neural Information Processing Systems, pp. 2672-2680, 2014.
S. Takahashi, Y. Chen, and K. Tanaka-Ishii, “Modeling financial time series with generative adversarial networks,” Physica A, vol. 527, pp. 121261, 2019.
K. Zhang, N. Jia, L. Zheng, and Z. Liu, “A novel generative adversarial network for estimation of trip travel time distribution with trajectory data,” Transportation Research Part C, vol. 108, pp. 223-244, 2019.
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