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SCOPUS
베어링 샤프트 시스템의 고장 감지를 위한 다변량 센서 데이터 기반 지도 이산화 기법 = Supervised Discretization of Multivariate Sensor Data for Fault Detection in Bearing Shaft Systems
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2020
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Korean
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KCI등재,SCOPUS,ESCI
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학술저널
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63-69(7쪽)
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As mechanical systems become more complicated and have diverse sub-modules, various sensor data are collected for the real-time health status monitoring of a system. However, because the collected sensor data are extremely large and contain irrelevant noise to the fault condition of the system, a technique of extracting important data fluctuations should be applied to detect the failure of the system. In general, unsupervised discretization techniques based on data distribution are used to extract fault patterns. However, the methods to extract significant features related to the state changes of a system are not simple. Therefore, we extract fault patterns by applying a supervised discretization method using not only the similarity between measurements but also the system state information. To verify the fault detection performance of the proposed method, acceleration sensor data were collected from a bearingshaft system and analyzed using the proposed supervised discretized technique.
더보기기계 시스템의 구성이 복잡해지고 다양해짐에 따라 다양한 센서 데이터를 수집하여 시스템의 상태를 실시간으로 확인하고자 한다. 그러나 수집된 데이터의 크기가 매우 크고, 시스템의 고장 상태와 관련 없는 노이즈가 많이 포함되어 있을 경우, 시스템의 고장 감지를 위해서 중요한 데이터의 변동을 추출하는 기법이 적용되어야 한다. 이러한 중요 변동이 포함된 고장 패턴을 추출하기 위하여 일반적으로 데이터의 분포에 기반한 비지도 이산화 기법을 많이 사용하였으나 이는 시스템의 상태 변화와 직접적으로 연관된 특징을 추출하는 데 어려움이 있다. 그러므로 본 논문에서는 효과적인 고장 감지를 위하여 데이터 간의 유사도를 고려하면서 시스템의 상태 정보를 이용한 지도 이산화 기법을 적용하여 고장 패턴을 추출하였다. 제안된 기법의 고장 감지 성능을 검증하고자 베어링 샤프트 시스템으로부터 가속도 센서 데이터를 수집하여 이산화 기법에 따른 고장 패턴 추출률을 비교하였다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1998-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.27 | 0.27 | 0.25 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.23 | 0.506 | 0.06 |
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