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NTIS 바로가기소음진동 = Journal of KSNVE, v.25 no.1, 2015년, pp.16 - 21
이승철 (울산과학기술대학교 인간 및 시스템 공학부) , 민형철 (울산과학기술대학교 인간 및 시스템 공학부) , 정해동 (울산과학기술대학교 인간 및 시스템 공학부)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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기계학습이란? | ICT(information & communication technology), 빅데이터(big data), IoT(internet of things) 등 방대한 양의 데이터에서 사용자에게 유용한 정보를 추출하는 방법론이 주목 받고 있다. 데이터 처리 방법론 중 가장 널리 알려진 기계학습은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 알고리듬과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 기계에 여러 센서를 부착하여 데이터를 취득하는 이상진단 기술도 특성상 빅데이터의 한 분야로 볼 수 있다. | |
기계학습을 이용하여 이상진단을 실행하는 방법이 갖는 특징은 무엇인가? | 이에 착안하여 생긴 방법론이 바로 기계학습을 이용한 이상진단 기술이다. 기존의 기계의 시스템적 해석을 통하여 이상진단을 실시하는 방법과는 달리 기계학습을 이용하여 이상진단을 실행하는 방법으로 센서로 취득된 데이터를 통계적인 처리와 확률론적 모델에 기반 하여 현재기기의 상태가 어떤지, 향후 기기의 성능저하상태가 어떻게 진행되는지를 파악하는 방법이다. | |
기계학습을 이용한 이상진단 기술의 아이디어는 어디로부터 왔나? | 데이터 처리 방법론 중 가장 널리 알려진 기계학습은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 알고리듬과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 기계에 여러 센서를 부착하여 데이터를 취득하는 이상진단 기술도 특성상 빅데이터의 한 분야로 볼 수 있다. 이에 착안하여 생긴 방법론이 바로 기계학습을 이용한 이상진단 기술이다. |
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