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저는 이 과정에서 데이터를 기반으로 설비의 상태를 실시간 분석하고 , 예측과 판단을 통해 실제 유지보수 전략에 반영하는 '스마트 설비 진단 엔지니어'로 성장하고자 두산에너빌리티에 지원하게 되었습니다.
두산에너빌리티의 RMS는 발전소 현장의 실제 문제를 해결하는 '데이터 기반공학 시스템'으로, 저는 RMS 엔지니어로서 센서의 물리적 원리를 이해하고, 데이터 흐름을 구조화하며, 그 결과를 실제로 설비 진단과 유지보수 전략에 반영하는 전주기적 업무를 수행하고 싶습니다.
이는 시계열 진동 데이터를 기반으로 특정 설비의 이상 여부를 판단하는 알고리즘을 직접 설계하고, 이를 시각화하는 시스템을 구현하는 과제였습니다.
기존의 LSTM 기반 모델이 장기의존성에서 약점을 보였지만, Trans former구조는 Self-attention을 통해 각 시점의 관계를 효과적으로 반영해, 진동 데이터에서의 이상 구간 탐지 정확도를 높이는 데 매우 효과적이었습니다.
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저는 이 과정에서 데이터를 기반으로 설비의 상태를 실시간 분석하고 , 예측과 판단을 통해 실제 유지보수 전략에 반영하는 '스마트 설비 진단 엔지니어'로 성장하고자 두산에너빌리티에 지원하게 되었습니다.
두산에너빌리티의 RMS는 발전소 현장의 실제 문제를 해결하는 '데이터 기반공학 시스템'으로, 저는 RMS 엔지니어로서 센서의 물리적 원리를 이해하고, 데이터 흐름을 구조화하며, 그 결과를 실제로 설비 진단과 유지보수 전략에 반영하는 전주기적 업무를 수행하고 싶습니다.
이는 시계열 진동 데이터를 기반으로 특정 설비의 이상 여부를 판단하는 알고리즘을 직접 설계하고, 이를 시각화하는 시스템을 구현하는 과제였습니다.
RMS는 원리 상 단순해 보이지만, 실제로는 노이즈와 이상치, 결측 데이터가 빈번히 발생하고, 정상/비정상 구간의 기준도 명확하지 않기 때문에 매우 복잡한 문제였습니다.
데이터를 구간별로 재정의하고, 기존 시계열 모델을 Trans former기반으로 전환했으며, 학습 데이터를 Label-free 방식에서 소량의 정답 데이터가 포함된 Semi-supervise d구조로 전환했습니다.
이 경험은 단순히 AI 모델을 잘 만드는 것이 아니라, 시스템 구조와 물리적 특성을 이해하고, 현실적인 기준을 반영한 진단체계를 설계하는 것이 진정한 RMS 시스템 설계자의 역할이라는 것을 깨닫게 해준 계기가 되었습니다.
RMS 시스템의 정확도를 높이기 위한 핵심 포인트는 무엇이라고 생각합니까?
기존의 LSTM 기반 모델이 장기의존성에서 약점을 보였지만, Trans former구조는 Self-attention을 통해 각 시점의 관계를 효과적으로 반영해, 진동 데이터에서의 이상 구간 탐지 정확도를 높이는 데 매우 효과적이었습니다. |
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2025.05.19
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