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NTIS 바로가기주관연구기관 | 포항공과대학교 Pohang University of Science and Technology |
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연구책임자 | 이승철 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300011042 |
과제고유번호 | 1711167485 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-18 |
키워드 | 인공지능.딥러닝.건전성 관리.진단.예지.Artificial Intelligence.Deep Learning.Health Management.Diagnostics.Prognostics. |
□ 연구개요
본 연구기관은 인공지능 (Artificial Intelligence) 기술을 설비 및 제조 공정에 사용되는 기계기스템과 부품의 고장 진단 및 예지를 위해 활용하여 건전성 관리 (Health management)의 경쟁력을 제고하고 효율성을 증대시키기 위한 인공지능 기반 건전성 관리 지능화 요소 기술을 연구하였음. 실제 운용 환경 측면에서 AI 기반 건전성 관리 모델의 성능 개선 및 범용적인 진단/예지 모델을 구축하고자 하였으며, 유사/비유사 시스템 및 환경에서의 건전성 관리를 위한 진동 및 음향 계측 기반 기술 개
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