[제목] 머신러닝 모델을 이용한 광산 운반시스템의 예측과 문제 진단 [이름] 박세범, 정다희, 최요순 [서론] 1. 문제정의 - 광산 운반시스템의 개념과 운영원리 - 광산 운반시스템 예측 및 문제 진단의 필요성 - 인공지능 모형 개발의 필요성 2. 기존연구 분석 - 광석 생산량 예측 - 문제진단 3. 연구목표 [본론] 1. 연구지역 및 데이터 수집 2. 데이터 수집 3. 머신러닝 모형 개발 방법 - 생산량 예측 모형 개발 방법 - 문제 진단 모형 개발 방법 - 머신러닝 모형 개발환경 및 활용 라이브러리 4. 생산량 예측 모형 개발 결과 - 사이클 타임 예측 머신러닝 모형 개발 결과 - 생산량 예측 머신러닝-이산사건 시뮬레이션 모형 개발 결과 - 생산량 예측 모형 활용 5. 문제 진단 모형 개발 결과 - 문제 진단 머신러닝 모형 개발 결과 - 운반경로 구간별 문제 진단 정확도 분석 - 문제진단 모형 활용 6. 개발된 모형의 활용 방안 - 지질자원 분야 활용 방안 - 타분야 활용 방안(디지털 트윈 적용 분야 중 운송 관련 분야들) [결론] [참고문헌]