The rapid progress in the industry increases the number of plant, and a myriad of operation and maintenance manuals is required for the plant safety activities. Moreover, major challenge in safety preven-tion and maintenance is that a manual search and retrieval requires extensive labor-intensive and time-consuming process incurred by high degree of semantic ambiguity and linguistic complexities among the var-ious operation and maintenance manuals. So in this paper, we propose a novel approach on plant maintenance guide based on semantic processing of plant failure information for semantic interoperability and standardization of technical terms among various manuals. Specifically, the maintenance guide systems based on semantic matching technique has been explored using reference model, semantic model, and text-mining techniques. Furthermore the plant maintenance guide system consists of the series of proposed operations. The domain experts construct the ontology reference model, from which the context-awared texts are extracted using proposed natural language processing. With Ontology reference model, Term-Frequency & Inverse Document Frequency (TF-IDF) and K-medoid clustering method is also applied, which enables to secure relationships of similar terms and clusters. Also, this facilitates information expansion from simple information to meaning-based hidden information. Additionally, the case study is applied to prove the usefulness of the proposed approach.
산업화가 급속한 속도로 진행되어 기업의 plant의 수가 증가하였고 안전을 위한 유지보수 매뉴얼의 종류 및 그 수가 증가하였다. 하지만 안전사고 발생 시 관련 매뉴얼 참조 및 검색에는 많은 시간과 인력이 낭비되고 있다. 그래서 관련 연구들이 이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있지만, 언어의 복잡성으로 인하여 다소 어려움을 겪고 있고 플랜트 내 사용되는 기술용어의 표준화, 통일성이 부족하여 의미의 모호성이 존재한다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 플랜트 고장 정보의 의미처리를 기반으로 한 자동 유지보수 검색 방법에 대해 제안하고자 한다. 프로세스에는 크게 참조 온톨로지 구축, 시맨틱 모델 생성, 텍스트 마이닝 분석이 포함되어있고 이러한 접근법을 연결하는 매칭 프로세스로 구성되어있다. 선행작업으로 레퍼런스 모델 구축과 텍스트 마이닝 방법이 진행되었다. 레퍼런스 모델 구축 시 컨셉과 컨셉간의 관계를 설정하여 의미확장이 가능하도록 하였고 텍스트 마이닝을 통하여 텍스트들의 구조화와 수치화를 수행하였다. 이를 통해 선행작업에 의해 다루어진 방법들을 적용하여 새로운 텍스트가 입력될 시 의미기반 정보확장과 정보제공 속도 향상을 높일 수 있도록 하였다.
