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#에너지 # 전류 센서 데이터 # 고장 탐지

IoT 센터 데이터를 활용한 불량 진단 모델

IoT 센터 데이터를 활용한 불량 진단 모델
  • 분야미분류
  • 유형 센서
조회수 : 1,426 다운로드 : 44 용량 :

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 소개

    철도공사역내 공기압축기의 전류 센서 데이터를 활용하여, 고장에 대한 이상치를 탐지하는 과제
  • 전류 센서 데이터를 기반으로 고장 케이스를 판별하는 이상 탐지 모델 개발

    에너지 | 수치해석 영역 | 개방형 문제 | AUROC

    정의

         - 철도공사역내 공기압축기의 전류 센서 데이터를 활용하여, 고장에 대한 이상치를 탐지하는 과제

    데이터셋

         - Input - 모터에 부착된 전류 센서에서 4kHz로 측정된  전류 정보 (R, S, T상 전류) 값, Train Set에는 정상/고장에 대한 레이블(label) 정보 없음
         - Output - 정상/고장 레이블(label)

     

         데이터셋 샘플 테이터

    평가지표

       AUROC(Area Under an ROC Curve)

         - 평가를 위한 Test Set에는 정상/고장 여부 label 존재
         - ROC (Receiver Operating Characteristic) 곡선 아래 영역의 넓이로 모델의 정확도 측정

     

           평가지표 챠트 이미지

    추진배경

         - 국내 스마트 팩토리 관련 제조 솔루션의 시장 규모가 커짐에 따라(2024년까지 9.6% 성장률, Markets and Markets), AI와의 결합을 통해, 부품 및 설비의 고장을 예측하는 사례 증대

    활용 서비스

         - IoT 센서 기반 고장 예측 모델을 통해 스마트팩토리 운영 가능

보건의료 데이터 개방 안내

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※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

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