| 초록 |
국가 기간 산업 중 하나로 대표되는 비료산업은 대표적인 에너지 다소비 업종이며, 또한 심각한 공해를 유발할 위험이 내재된 산업이다. 따라서 각각의 단위장치에 대한 모사를행하고 이를 바탕으로 최소의 에너지 소비와, 최소의 오염물질 배출을 가능하게 하는 최적화된 조업조건을 찾는 것과, 공정 데이터에 대해 데이터 보정을 수행하여 조업조건의 일관성과 안정성을 도모하는 것 등은 중요한 문제라 할 수 있다. 본 연구에서는 모사로부터 얻은 공정 데이터를 바탕으로 질산생산 공정에 대한 순환 공정 루프를 구성하여 데이터 보정의 연구 대상으로 삼았다. 구성되어진 공정 루프에 gross error(GE)를 가한 뒤 PC(PrincipalCom ponent) 테스트를 비롯하여 일반적인 gross error 검출 방법인 UV (Univariate) 테스트, MP (Maxi mum Power) 테스트, Chi-Square 테스트 등을 적용하여 오류 검출 및 제거를 수행하고 결과를 비교 분석하였다. 특히, 데이터 보정의 방법에 적용한 PCA(PrincipalCom po nent Analysis) 방법은 임의 변수의 통계적인 표현에 근거하고 있고, 데이터의 고유치와 고유벡터를 이용하여 데이터의 분석 및 압축에 널리 이용되어지는 기법으로 여기서는 gross error 검출을 통한 데이터 보정에 이용하였다.
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