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NTIS 바로가기주관연구기관 | 성균관대학교 SungKyunKwan University |
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연구책임자 | 권대일 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100012993 |
과제고유번호 | 1345316620 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-09-04 |
키워드 | 고장예지관리.인터커넥트.신뢰성.인공지능.머신러닝. |
□ 연구개요
본 연구는 데이터 전송신호 변화에 기반한 전자패키지 인터커넥트 손상 정도를 정량적으로 파악하고 인공지능 알고리즘기반 학습을 통해 인터커넥트가 사용되는 전자 시스템 건전성의 비파괴적, 실시간 진단법을 개발하였다. 운용 환경에서 인터커넥트가 받게 되는 화학적, 열적, 열기계적 부하 상황에서 인터커넥트의 손상을 실험적으로 재현함과 동시에 데이터 전송신호 파라미터를 연속적으로 취득하였다. 인공지능 알고리즘기반 학습을 통해 고장관련 인자를 추출하고 특성인자의 변화와 인터커넥트 손상 단계간 상관관계 규명을 통해 인터커넥트 손
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