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저자정보
신대희 (동의대학교) 김태현 (동의대학교) 옥승호 (동의대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
550 - 554 (5page)

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최근 인공지능을 활용하여 장비의 이상을 감지하고 고장을 사전에 예측하는 고장예지 및 건전성 관리 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 6축 매니퓰레이터 조인트 이상을 감지하고 고장을 예지하기 위해 IMU 센서를 사용하여 매니퓰레이터 Pick&Place 동작의 시계열 데이터를 수집하였다. 고장예지를 위한 인공지능 모델은 수집한 시계열 데이터의 학습이 가능한 LSTM으로 선택하여 지도학습으로 학습을 진행하였다. 인공지능 모델의 학습과 평가를 위해 네 가지 종류의 이상 징후를 수집한 데이터와 결합하여 이상 데이터를 생성하였으며, 학습 모델이 고장예지가 가능하도록 구현하였다.
#anomaly detection #LSTM #supervised learning #6-axis manipulator #time series data

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 환경 구성 및 실험
Ⅲ. 결론
참고문헌

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