메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박수연 (성균관대학교) 김재광 (성균관대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2022 하계학술대회
발행연도
2022.6
수록면
467 - 470 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
최근 자동차, 철도차량 등 사용자가 있는 기계 시스템에서의 고장 발생 시 사용자의 안전과 관련된 사고로 이어질 수 있어 부품에 대한 모니터링 및 고장 여부 판단은 매우 중요하다. 이러한 부품 중에서 베어링은 회전체와 회전하지 않는 물체 사이에서 회전이 원활하게 이루어질 수 있도록 하는 부품인데, 베어링에 결함이 발생하게 될 경우, 기계 시스템이 정지하거나, 마찰 열에 의해 화재 등의 치명적인 위험이 발생한다. 본 논문에서는 Resnet과 오토인코더를 활용하여 진동 신호 기반의 베어링의 고장을 감지하고 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 방법은 raw data를 이미지로 변환하여 입력으로 사용하는데, 이러한 접근을 통해 수집된 데이터의 손실을 최소화하고 데이터가 가지는 정보를 최대한 분석에 활용할 수 있다. 제안 모델의 검증을 위하여 공개된 데이터셋으로 학습/검증 하였고, 제안 방법이 기존 방법과 비교하여 더 높은 F1 Score와 정확도를 보임을 확인하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

분리형 에어컨의 고장 진단을 위한 다양한 머신러닝 기법의 성능 비교에 관한 연구
정상훈 ,  임지훈 ,  김소연 외 2명 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2021 .06
딥러닝 기반 베어링 고장 진단
조정화 ,  유수빈 ,  반상우 한국정보과학회 학술발표논문집 2021 .12
SVM 기법을 적용한 구름베어링의 부식 고장진단
고정일 ,  이의영 ,  이민재 외 2명 한국기계가공학회지 2021 .09
머신러닝을 이용한 드론의 고장진단에 관한 연구
박수현 ,  도재석 ,  최성대 외 1명 한국기계가공학회지 2021 .09
다중 고장 진단 정확도 개선을 위한 데이터 전처리 기법 연구
김승일 ,  노유정 ,  강영진 대한기계학회 춘추학술대회 2021 .04

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-567-001632866