| 연구목표 |
○ 검증된 기술을 기반으로 기계비정상음탐지플랫폼 개발 - 대용량 데이터의 실시간 처리를 위한 딥러닝 모델 설계 및 개발 - 시각화, 데이터 수집 모듈 개발 - 기계음 수집 센서 시제품 개발, 데이터 수집 개발 - 환경센서 데이터 수집 모듈 개발 |
| 연구내용 |
○ 설비예지보전 시스템 세부 기능 도출○ 설비예지보전 시스템 아키텍처 상세 설계○ 웹기반 프론트-엔드 설비예지보전시스템 설계 및 개발○ 센서 단말장치의 데이터 수집/관리 기술 개발○ 기계설비 유지관리시스템 및 딥러닝 분석 기술 개발○ 기계음 수집 센서 시제품 제작○ 진동, 온도 등 환경 데이터 수집 IoT Gate 기술 개발○ 대용량 실시간 데이터 처리를 ... |
| 기대효과 |
기계설비에서 발생하는 기계음을 수집하기 위한 센서 개발을 통해, 24시간 기계설비의 소음을 녹음하여, 학습하기 위한 데이터로 활용이 가능함으로써, 장시간 녹음하기 위한 인력이 불필요하며, 기계설비 인력이 상시 상주를 하지 않아도, 녹음되는 실시간 녹음 소리를 통해 딥러닝 분석결과만을 이용하여 기계설비의 상태 판단 결과를 모니터링하여 유지보수 활동 가능 |
| 키워드 |
딥러닝,예지보전,설비진단,기계음,비정상음 |