GeoData science competition Best practices

2021년 지질자원 데이터 활용 및 인공지능 경진대회 AI자유 부문 대상

  • 2022.08.02 16:41

Description

  • [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]

Image