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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박재현 (숭실대학교) 김철홍 (숭실대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제6호
발행연도
2023.6
수록면
1,373 - 1,379 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.6.1373

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

베어링 고장 진단을 위한 CNN 기반 딥러닝의 계산 복잡도 감소 기법
박재현 ,  김철홍 디지털콘텐츠학회논문지 2023.06 학술저널

2022

CNN 기반 딥러닝을 이용한 베어링 고장 진단의 정확도 및 계산 복잡도 분석
박재현 ,  김철홍 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 2022.02 학술저널

2021

음향 방출 신호를 이용한 딥러닝 기반 베어링 고장 진단의 복잡도 감소 방법
박재현 컴퓨터학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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산업 현장에서 사용되는 회전 기계의 상태를 진단하는 데 있어서 주요 부품인 베어링의 결함 발생 여부를 빠르고 정확하게 판단하는 것은 매우 중요하다. 베어링 고장 진단을 위해 최근에는 딥러닝 기법이 많이 활용되고 있는데, 딥러닝 기반 베어링 고장 진단기법의 단점은 기존의 신호 분석 기법과 비교하여 상당히 복잡한 계산을 요구한다는 것이다. 본 논문에서는 베어링에서 획득한 음향 방출 신호를 활용하는 딥러닝을 통해 정확하게 고장을 진단하는 기존 기법의 계산 복잡도를 크게 감소시킬 수 있는 새로운 진단기법을 제안한다. 실제 산업 현장에서 사용되는 회전 기계 설비는 고성능 GPU와 같은 높은 계산 처리량을 제공하는 장비를 활용하는데 제약이 있기 때문에 제한된 성능의 임베디드 보드에서도 빠르게 동작할 수 있는 고장 진단 기법이 요구되기 때문이다. 고장 진단을 위한 기존의 CNN 모델에서 레이어를 분리하여 베어링의 정상/비정상 상태만을 구분하는 초기 고장 진단 단계와 비정상 상태로 구분되는 경우에 한해 어떤 유형의 베어링 결함이 발생한 것인지를 판별하는 고장 원인 분류 단계로 구성함으로써 전체적인 고장 진단 정확도에는 거의 영향을 미치지 않는 수준에서 계산 복잡도를 약 55% 감소시킬 수 있다.
#베어링 #계산 복잡도 #딥러닝 #고장 진단 #Bearing #CNN #Computation Complexity #Deep Learning #Fault Diagnosis

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 베어링 고장 진단 기법
Ⅲ. 베어링 고장 진단 계산 복잡도 감소 기법
Ⅳ. 실험 방법 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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