Anomaly Detection of Excavator Using MSCRED Based on Machine Learning = Anomaly Detection of Excavator Using MSCRED Based on Machine Learning
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학술지명
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발행연도
2021
작성언어
-주제어
KDC
300
자료형태
학술저널
수록면
43-43(1쪽)
제공처
굴착기는 건설업에서 가장 많이 사용하는 장비 중 하나이다. 또한 굴착기는 공사의 속도와 총 비용에 큰 영향을 끼치기 때문에 장비의 품질관리가 중요하다. 특히, 엔진은 굴착기 시스템 전체에 영향을 미치는 부분으로 이상진단을 통해 고장이 발생하기 전에 증상을 예측하고 판단하는 것이 중요하다. 최근 인공지능의 급격한 발전으로 기계학습 (Machine Learning)을 활용한 연구들이 진행되고 있다. 이전 연구에서는 Back Propagation Neural Network, Decision Tree, One-Class SVM(Support Vector Machine) 등을 사용하여 이상진단 모델을 제안했다. 하지만 이는 데이터의 각 중요한 특징들(features)의 다양하고 복잡한 상관관계(correlation)를 모두 반영하지 못하기 때문에 정확성에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 중요한 특징들(features)의 상관관계(correlation)를 반영할 수 있는 모델을 제안하고자 한다. 센서간의 다양한 특징(feature) 정보를 추출하기 위해 Multi-scale convolution filter와 autoencoder 구조를 결합하여 재구축 오류를 바탕으로 상태 정보를 판단하는 네트워크 구조인 MSCRED(Multi-Scale Convolution Recurrent Encoder-Decoder)를 제안한다. 다중 스케일 학습 네트워크는 다양한 스케일에서 보완적이고 풍부한 특징 정보를 추출할 수 있다. 또한 이것은 기능 학습 능력을 크게 향상 시키고 더 나은 진단 성능을 가능하게 한다. 실험의 결과는 MSCRED 모델이 이전 모델들에 비해 좋은 성능을 나타낸다. 본 연구는 전문가가 설비진단 시 편리하게 판단을 내릴 수 있도록 기여하고, 기계의 고장을 예측하여 장비의 품질관리에 도움을 준다.
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