Francisco Javier Fernandez, Room 705
본 발표는 펌핑 스테이션 프로세스 최적화 지원하기 위해 개발한 머신러닝 기술에 대한 것이다.
유틸리티 기업들이 실시간으로 대량의 데이터를 제공하는 원격 관리 및 원격 측정 시스템에 투자하고 있지만, 수집된 데이터는 충분히 활용되지 않고 있다.
특히 문제점은 배수 네트워크의 펌핑 스테이션에서 스크리닝 컨테이너 유지보수의 데이터나 데이터 분석을 통한 지원이 부족한 상황이다.
컨셉 아이디어는 사람이 시각적으로만 의사결정을 내린다면, 센서를 통해서도 시각적 상황 판단이 가능할 것이라 판단했다.
이미지 센서를 통해 펌핑 스테이션의 스크리닝 컨테이너 상태를 측정하는 시스템을 만드는 것이 목표이다.
→ 머신러닝 알고리즘 기반으로 한 이미지 해석 및 분석 모델과 결합되어 컨테이너 상태를 감지한다.
센서의 분석 및 의사 결정 기능을 담당하는 소프트웨어의 흐름도는 다음과 같다.
각 지정된 시간 간격마다 이미지 캡처
→ 이미지 요소 수정을 위한 첫 번째 조작
→ 신경망이 이미지를 분석