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문제 정의
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이 글에서는 상태기반보전에 대하여 통계적 방법론에 대한 최근 기술 동향을 소개하였다. 시스템으로부터 추출되는 신호 데이터를 전처리하기 위한 방법으로 웨이블릿 변환을 소개하였으며, 특징 추출 방법으로
후)신호 데이터로부터">신호데이터로부터 잡음을 제거하고 유의미한 특성을 추출하기 위하여 사용되는 방법으로 대표적인 것이 푸리에 변환(Fourier transform) 및 웨이블릿 변환(wavelet transform) 등이 있다. 푸리에 변환에 대하여 독자들은 많은 지식을 보유하고 있다고 판단되어 본 원고에서는 웨이블릿 변환의 특성에 대하여 설명하고자 한다. 웨이블릿 변환은 몇 개의 유의한 웨이블릿 계수로서 전체 신호를 나타낼 수 있는 sparseness특성을 가지고 있기 때문에 데이터 축소 및
제안 방법
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후)주성분 분석을">주성분분석을 소개하였다. 마지막으로 고장 진단 및 예지 방법으로 다변량 관리도를 소개하였으며, 인공신경망 및 서포트벡터머신과 같은 데이터마이닝 기법을 소개하였다. 이 글은 시스템의 고장을 사전에 방지하거나 고장 발생 시 빠른
후)기술동향을">기술 동향을 소개하였다. 시스템으로부터 추출되는 신호 데이터를 전처리하기 위한 방법으로 웨이블릿 변환을 소개하였으며, 특징 추출 방법으로 허스트 지수 및 주성분분석을 소개하였다. 마지막으로 고장 진단 및
데이터처리
- 정상 상태의 신호 데이터에 대하여 관리상한선을설정하고, ‘고장 전’, ‘고장’ 및 ‘고장 후’에 대하여 T 2통계량을 추정하였다.
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후)주성분 분석을">주성분분석을 소개하였다. 마지막으로 고장 진단 및 예지 방법으로 다변량 관리도를 소개하였으며, 인공신경망 및 서포트벡터머신과 같은 데이터마이닝 기법을 소개하였다. 이 글은 시스템의 고장을 사전에 방지하거나 고장 발생 시 빠른
후)기술동향을">기술 동향을 소개하였다. 시스템으로부터 추출되는 신호 데이터를 전처리하기 위한 방법으로 웨이블릿 변환을 소개하였으며, 특징 추출 방법으로 허스트 지수 및 주성분분석을 소개하였다. 마지막으로 고장 진단 및
질의응답
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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| 복합 시스템의 특징은 어떠한가? | 항공기, 우주탐사선 및 발전소와 같은 복합 시스템은 수 천 혹은 수 만개 이상의 부품으로 구성되어 있으며, 다양한 고장을 야기하는 고장모드로 인해 시스템 장애가 발생한다. 이러한 시스템의 성능은 사용 시간이 경과함에 따라 열화하며, 성능 저하가 특정 임계값을 초과할 경우 고장이 발생하는 것으로 알려져 있다. | |
| 일반적인 데이터 전처리 과정에 포함되는 것은 무엇인가? | 일반적인 데이터 전처리 과정은 결측값을 채우거나 잡음값 완화, 이상점를 발견하여 제거하여 불일치를 해결하는 등의 데이터 정제작업을 포함하며, 이외에도, 데이터를 합쳐서 표현하는 데이터 통합, 분석결과를 동일하게 유지하면서 데이터 사이즈를 줄이는 데이터 정리 및 데이터 마이닝 알고리즘 효율성 극대화를 위한 데이터 변환이 이에 해당된다. 일반적인데이터 전처리와는 달리, 시스템에서 추출되는 신호데이터는 잡음을 포함하는 경우가 대부분이며, 원 신호만으로 시스템의 이상여부를판단할 수없다. | |
| 항공기나 원자력 발전소와 같은 시스템이 가동 중 고장이 발생한 대표적인 사례에는 무엇이 있는가? | 특히, 항공기나 원자력 발전소와 같은 시스템이가동 중 시스템의 고장이 발생할 경우 큰 인명피해 및국가적인 재앙으로 발전할 수 있다. 대표적인 사례로2011년 후쿠시마 원전사고는 제1원자력 발전소의 냉각 시스템 고장으로 야기되어, 국제 원자력 사고 등급의 최고 단계인 7등급으로 체르노빌 원자력 발전소사고와 비교되고 있다. 자연재해로 인한 사고라고는 |
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