Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2020.07a
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- Pages.15-16
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- 2020
Deep Learning based Machine Remaining Useful Life Prediction System
딥러닝 기반의 기계 잔존 수명 예측 시스템
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Lee, Se-Hoon
(Dept. of Computer Systems, INHA Technical College)
;
- Kim, Han-Sol (Dept. of Computer Systems, INHA Technical College) ;
- Jung, Chan-Young (Dept. of Computer Systems, INHA Technical College) ;
- Lee, Tae-Hyeong (Dept. of Computer Systems, INHA Technical College) ;
- Kim, Ji-Tae (Dept. of Computer Systems, INHA Technical College) ;
- Song, Kyung-Hwan (R&D Center, Korea Conveyor Ind. Co., LTD.) ;
- Sohn, Jung-Mo (EPOZEN. Co., LTD.)
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이세훈
(인하공업전문대학 컴퓨터시스템과)
;
- 김한솔 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ;
- 정찬영 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ;
- 이태형 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ;
- 김지태 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ;
- 송경환 (한국콘베어공업(주)) ;
- 손정모 (이포즌(주))
- Published : 2020.07.15
Abstract
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.