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자료유형
학술대회자료
저자정보
김명연 (서울대학교) 정준하 (서울대학교) 고진욱 (서울대학교) 공현배 (서울대학교) 윤병동 (서울대학교) 선경호 (한국기계연구원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2018년도 학술대회
발행연도
2018.12
수록면
197 - 200 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

학습 효율 및 강건성 향상을 위한 전이학습 기반 로터시스템 건전성 진단 기법 개발
김명연 ,  정준하 ,  고진욱 외 3명 대한기계학회 춘추학술대회 2018.12 학술대회자료
전이학습(Transfer Learning)을 이용한 로터시스템 진단 기법 개발
김명연 ,  정준하 ,  고진욱 외 3명 한국소음진동공학회 학술대회논문집 2018.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Rotor systems are very important components in many industrial equipment such as a steam turbine in power plant. The failures in rotor systems can cause significant losses, and therefore, various health diagnosis methods have been developed in order to prevent failures in advance. Recently, thanks to advances in several technologies related to data analysis, data-driven health diagnosis methods draw much attention from many researchers. In general, data-driven methods need lots of training data to build a diagnosis model with high performances. However, it is not easy to obtain a large amount of data from real-world systems, and moreover, it is very difficult or even impossible to obtain fault state data. Accordingly, there are lots of difficulties due to a lack of data when we develop the health diagnosis models for rotor systems. To solve those difficulties, health diagnosis techniques for rotor systems based on transfer learning is proposed in this research. Transfer learning technique is a method to reuse the knowledge obtained from the source domain, in which the abundant data can be acquired easily, when developing the health diagnosis models for actual target systems. In this study, we used this technique to develop the efficient and robust health diagnosis models for target rotor systems, and we can verify the effectiveness of the proposed method by comparing the diagnosis results with methods that do not use transfer learning techniques.
#Health Diagnosis (건전성 진단) #Rotor System (로터시스템) #Data-driven (데이터 기반) #Transfer Learning (전이학습)

목차

Abstract
1. 서론
2. 전이학습 기법(Transfer Learning)
3. 딥러닝 및 전이학습 기반 로터시스템 건전성 진단
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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