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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이제동 (㈜위세아이텍) 김광배 (현대오토에버㈜) 송일형 (㈜비인텍)
저널정보
한국IT정책경영학회 한국IT정책경영학회 논문지 한국IT정책경영학회 논문지 제13권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
2,723 - 2,728 (6page)

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진동신호는 회전기기 설비의 상태에 관한 많은 정보를 내포하고 있으나 소규모 산업현장에서는 이를 분석할 수 있는 전문가의 수가 적거나 한 명의 전문가가 관리해야 하는 설비의 대수가 많아 엄밀한 분석이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 회전기기 설비에서 발생하는 진동신호의 결함이력에 대한 지도학습을 통해 이상신호를 분류하고, 분류된 이상신호에 대한 프로파일링 및 지도학습을 통해 결함모드를 분류하는 인공지능 기반의 이상신호 탐지 및 결함모드 패턴 분류 기법을 제시한다. 이상신호를 조기에 진단하고 프로파일링된 데이터를 기반으로 결함의 원인 및 위험도를 제공해준다면 비전문가도 설비의 상태를 쉽게 파악하고 적절한 조치를 취할 수 있을 것이다.
#예측정비 #이상탐지 #결함모드 분류 #Predictive Maintenance #Anomaly Detection #Failure mode Classification

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