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
학술저널
저자정보
민태홍 (Gyeongsang National University) 박동희 (Daviss) 이정준 (Gyeongsang National University) 서상윤 (Korea Elevator Safety Agency) 강성우 (Inha University) 최병근 (Gyeongsang National University)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제32권 제6호(통권 269호)
발행연도
2022.12
수록면
535 - 543 (9page)
DOI
10.5050/KSNVE.2022.32.6.535

이용수

DBpia Top 5%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
An elevator is a machine composed of various components. Extensive research has been conducted to determine the optimal life cycle of the components; however, there is a lack of methodological research on the diagnosis of the elevator condition. In this study, an efficient method for diagnosing faults through feature-based analysis on elevator vibration measurement three-axis sensor systems is proposed. The obtained data consists of normal and fault signals, and a sample is secured through a sampling process in a constant speed section of the signal. Subsequently, features with statistical and shape information are extracted from sampled signals and finally, machine learning consisting of Genetic Algorithm (GA)-based feature selection and Support Vector Machine (SVM) is applied to classify faults and evaluate diagnostic possibilities.
#Elevator(승강기) #Vibration Signal(진동 신호) #Feature Extraction(특징 추출) #Genetic Algorithm(유전알고리즘) #Machine Learning(머신러닝)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 대상 모델 및 데이터
3. 특징 분석
4. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Jang, S. W. and Kim, Y. J., 2022, A Study on Safety Management Measures for Accident Prevention through User Error Analysis Among Elevator Accident Cases, Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol. 23, No. 3, pp. 549~558. google schola Sohn, S. H., Sohn, H. J., Kim, S. J., Yang, B. S. and Yoon, M. C., 2010, Reliability Assessment of Elevators using Life Data of the Components, The Korean Society for Power System Engineering, Vol. 14, No. 6, pp. 61~66. google schola Kim, H. J., Hwang, M. S., Choi, O. M., Lee, A. K. and Kim, J. C., 2010, A Study on the Estimation of the Optimum Lifetime of Elevator Components for Elevator Accident Prevention, Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 66, No. 8, pp. 1278~1284. google schola Kim, S. H., Kim, S. B., Kim, S. H. and Ham, S. H., 2017, Life Estimation of Elevator Wire Ropes using Accelerated Degradation Test Data, The Korean Society of Mechanical Engineers, Vol. 41, No. 10, pp. 997~1004. google schola Kang, S. B., Lee, H. H., Oh, J. S. and Choi, K. S., 2020, Fault Prediction of a Heavy Oil Combined Heat and Power Boiler Using Machine Learning, The Korean Society of Mechanical Engineers, Vol. 44, No. 5, pp. 341~346. google schola

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

규칙기반진단 자동화를 위한 Signal Recognition 기술개발
이정준 ,  박동희 ,  김형진 외 1명 한국소음진동공학회논문집 2022 .08
머신러닝에 AE 신호를 적용하기 위한 Burst 신호 추출 및 특징개발
이정준 ,  정덕영 ,  박동희 외 1명 동력시스템공학회지 2023 .02
연구개발비와 소유구조 및 기업가치의 상호관계
김경열 국제회계연구 2007 .06
경영자 보상과 연구개발비의 장기유인효과에 대한 실증연구
주태순 관리회계연구 2007 .12
운전 조건이 다른 머신러닝 학습 데이터 표준화를 위한 방법론 연구
민태홍 ,  송정원 ,  임기정 외 2명 동력시스템공학회지 2023 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-424-000227978