• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.15-16
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• 2020

본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 기계들의 건전성을 유지하고 예측하는 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교하고 설명한다. 이번 연구에서는 딥러닝 기술을 이용함으로서 특정장치에 종속되지 않고 범용적으로 수집된 소음데이터를 사용하여 현장 적용의 유연성을 높이고, 딥러닝 모델 중 GRU를 이용하여 기존 연구 결과와 비교 실험을 하여 더 우수한 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.17-18
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• 2020

본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 기계들의 이상을 감지하고 잔존수명을 예측하는데 사용되는 중요한 지표 중 하나인 체인의 신율을 측정된 소음을 통해 계산하려고 한다. 본 연구에서는 Edge에서 측정한 소음데이터를 기반으로 스텝 체인의 특성을 고려하여 소음데이터의 파형을 분석하여 체인으로부터 발생되는 특징을 감지하고 해당 특징을 이용하여 대역통과필터와 최소분산을 이용하여 스텝 체인의 신율을 측정한다.