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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경희대학교 Kyung Hee University |
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연구책임자 | 정재윤 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202100020463 |
과제고유번호 | 1711095736 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-04-02 |
키워드 | 불균형 분류.멀티모달 센서 융합.시계열 데이터 특징추출.단일 클래스 분류.마할라노비스 거리 기반 이상 진단.KDE (Kernel Density Estimation) 기반 이상 진단.Isolation Forest 기반 이상 진단.Imbalanced Classification.Multi-modal Sensor Fusion.time-series representation.One-class Classification. |
□ 연구개요
◯ 본 연구에서는 제조설비, 항공기 엔진, 풍력발전 터빈 등의 시스템의 고장을 사전에 진단하기 위한 머신러닝 기반의 기법을 개발함
◯ 이러한 분야에서는 정상 데이터에 비하여 설비 고장 데이터의 양이 극히 부족하기 때문에 불균형 분류(Imbalanced Classification) 기법이나 단일 클래스 분류(One-class Classification) 기법이 효과적이며, 본 연구에서는 One-class Classification 기법을 적용한 시스템 진단 기술 개발에 집중함
◯ 시스템 진단을 위하여 사용
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