엘리베이터 진동 데이터를 활용한 특정 고장 판정 시스템 개발
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발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
300
자료형태
학술저널
수록면
38-38(1쪽)
제공처
한국은 글로벌 승강기 시장 규모(신규 설치) 세계 3위, 운행 규모 세계 7위의 승강기 대국이다. 2017년부터 5년간 국내 승강기 보유 대수는 139,032대 증가하였고, 고장 건수와 고장률 또한 각각 22,648건, 2.8%p 증가하였다. 엘리베이터는 건물의 주요한 이동 수단으로, 엘리베이터의 고장은 사람과 화물 이동에 불편을 끼친다. 또한 사용자와 작업자의 안전을 위협하기 때문에, 엘리베이터는 안전하게 관리되어야 한다.
A사는 엘리베이터 제조회사로, 엘리베이터의 안전한 관리를 위해 정기적으로 검사하여 고장을 진단한다. 이는 작업자가 직접 진동 데이터를 분석하므로 많은 시간과 노력이 소요되는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구팀은 진동 데이터를 활용한 특정 고장 판정 시스템을 개발하고자 한다.
먼저, A사가 제조한 엘리베이터 기종 B의 올라가는 방향 데이터 1,682개를 분석 대상으로 선정한다. 고장 판정 시스템은 데이터 클렌징과 두 가지 고장(롤업, 공진)을 판정하는데, 데이터 클렌징과 롤업 판정은 Rule Based System을, 공진 판정은 Deep Learning System을 사용하였다.
시스템의 통합 성능은 Accuracy 90%와 F1 Score 87%이며, 이 시스템은 작업 시간과 노동력을 줄일 뿐 아니라, 사고 발생 이전에 고장을 진단하는 예지보전 시스템의 기반이 될 것으로 기대된다.
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