RNN 기반 디지털 센서의 Rising time과 Falling time 고장 검출 기법

이규형; 이영두; 구인수

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 이규형 (울산대학교 전기공학부) 이영두 (울산대학교 전기공학부) 구인수 (울산대학교 전기공학부)

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제19권 제1호

발행연도: 2019.1

수록면: 29 - 35 (7page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

4차 산업 혁명이 진행되며 많은 회사들의 스마트 팩토리에 대한 관심이 커지고 있으며 센서의 중요성 또한 대두되고 있다. 정보를 수집하기 위한 센서에서 고장이 발생하면 공장을 최적화하여 운영할 수 없기 때문에 이에 따른 손해가 발생할 수 있다. 이를 위해 센서의 상태를 진단하여 센서의 고장을 진단하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 센서의 고장유형 중 Rising time과 Falling time 고장을 딥러닝 알고리즘 RNN의 LSTM을 통해 신호를 분석하여 고장을 진단하는 모델을 제안한다. 제안한 방식의 실험 결과를 정확도와 ROC 곡선 그래프의 AUC(Area under the curve)를 이용하여 Rule 기반 고장진단 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 Rule 기반 고장진단 알고리즘 보다 향상되고 안정된 성능을 보였다.

#Digital sensor fault diagnosis #Deep learning #Recurrent neural networks #Long short term memory

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

Seok-Geun Cha / 2015 / Standardization trend and system structure of smart factory applying IoT /M2M :36~41

이협건 / 2018 / 스마트 팩토리 환경에서의GlusterFS 기반 빅데이터 분산 처리 시스템 설계 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 11(1):70~75

박은주 / 2017 / STRIDE 위협 모델링에 기반한 스마트팩토리 보안 요구사항 도출 / 정보보호학회논문지 27(6):1467~1482

Jing-li Yang / 2016 / Fault detection, isolation, and diagnosis of self-validating multifunctional sensors / Review of Scientific Instruments 87(6):065004

Jyrki Kullaa / 2013 / Detection, identification, and quantification of sensor fault in a sensor network / Mechanical Systems and Signal Processing 40(1):208~221

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이규형

소속기관 울산대학교 전기공학부

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 2 이용수 20

Lee, YoungDoo

소속기관 울산대학교 전기공학부

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 9 이용수 223

In-Soo Koo

소속기관 울산대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 공학 > 컴퓨터학

논문수 108 이용수 2,243

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (15)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)