| 학회 |
한국공업화학회 |
| 학술대회 |
2021년 가을 (11/03 ~ 11/05, 대구 엑스코(EXCO)) |
| 권호 |
25권 2호 |
| 발표분야 |
포스터-화학공정 |
| 제목 |
Catboost를 이용한 폴리프로필렌 복합수지의 열 변형 온도 예측 모델 개발 |
| 초록 |
폴리프로필렌 (PP) 복합수지의 주요 물성 중 하나인 열 변형 온도(HDT)는 재료가 버틸 수 있는 최고 한계 온도를 나타내는 중요한 특성이다. 하지만 사용된 원료의 종류와 양에 따른 HDT 물성 예측식이 없어서, 원하는 물성을 갖는 PP 복합수지를 개발하기 위해 수많은 시행착오가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 시행착오를 줄이기 위해 원료의 종류와 양에 따라 HDT를 예측하는 머신 러닝 기반의 모델을 개발하였다. PP 복합수지 레시피를 분석하여 같은 원료와 배합 비율을 가지지만 다른 물성을 갖는 범주형 데이터 존재를 확인하였다. 범주형 데이터는 과적합과 예측 성능 저하 문제를 일으키기 때문에 Catboost 머신러닝 알고리즘을 모델 개발에 적용하여 문제를 해결하고자 했다. 데이터 전처리를 통해 같은 원료가 사용된 데이터를 그룹화하여 데이터 부족 문제를 해결하고, 예측 모델을 개발 및 평가하였다. 개발된 모델의 성능은 R2이 0.8965, 범주형 데이터 예측도 R2이 0.9801로 우수하였다. 개발된 모델은 PP 복합수지의 사용 원료와 HDT에 대한 관계식을 대체함으로써, PP 복합수지 개발의 시행착오를 효과적으로 줄일 것으로 기대된다. |
| 저자 |
주종효1, 박현도1, 신은철2, 서하규2, 조형태1, 김정환1
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| 소속 |
1한국생산기술(연), 2GS 칼텍스 |
| 키워드 |
PP 복합수지; 머신러닝; categorical data; catboost
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| E-Mail |
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