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기계저널 : 大韓機械學會誌, v.57 no.3, 2017년, pp.34 - 37
오현석 (광주과학기술원 기계공학부) , 윤병동 (서울대학교 기계항공공학부)
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| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 강인공지능은 무엇인가? | 강인공지능(Strong AI)과 약인공지능(Weak AI)으로 구분된다. 강인공지능은 대부분의 문제에 인간과 유사하게 사고하고 판단을 내릴 수 있는 것으로, 현재 가능한 시스템은 없다. 이에 반해 약인공지능은 특정한 문제에 대해서만 인간과 유사하게 행동할 수 있는 제한적인 능력을 가지는 시스템이다. | |
| PHM기술의 정의는? | 이러한 개념은 사람뿐 아니라 공학시스템에 유사하게 적용할 수 있을 것으로 기대한다. PHM기술은 공학시스템의 실사용 상황에서 센서를 이용하여 관찰(in-situ Monitoring)하고, 이상 상태를 진단(Diagnostics)하며, 언제 고장 수준에 도달할지 미리 예지(Prognostics)하여, 필요한 경우 조치하는 관리(Management)하는 것으로 정의할 수 있다. | |
| 발전소의 증기터빈에서 딥러닝을 활용한 PHM기술은 무엇이 있는가? | 그럼에도 불구하고 테스트베드에서 수집한 데이터로 개발된 방법은 실제 시스템을 진단하는 데 적절하지 않을 수 있다. 본 사례연구에서는 테스트베드 및 실제 현장에서 수집한 저널 베어링 근접센서 이종 데이터를 통합하여 진동 신호의 이미지 변환을 통해 딥러닝 기반 이상상태 진단법을 개발하였다.(그림 2 참조) |
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