AI-Hub

데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

○자율주행 고장진단 데이터는 모터-감속기 데이터와 배터리 데이터로 크게 2가지로 분류됨. 
○모터-감속기 데이터는 수집된 센서데이터에 대해 Short Time Fourier Transform, 이른바 STFT를 적용한 주파수 분석 데이터로 구성되어 있으며, 세부 클래스는 정상, 편심_주의, 편심_결함, 감자_결함, 감속기_기어_결함으로 구분됨. 
○배터리 데이터는 OBD를 활용하여 수집한 셀 전압 및 편차에 대한 데이터로, 배터리 상태에 따른 정상, 셀전압_주의, 셀전압_결함, 셀편차_주의, 셀편차_결함으로 구분됨.

구축목적

1) 모터-감속기 데이터
· 주행 중 모터 및 감속기의 결함 발생 징후를 예측하는 데에 사용될 수 있는 데이터의 구축 및 해당 데이터에 기반한 인공지능 모델의 학습
2) 배터리 데이터
· 주행 중 배터리의 결함 발생 징후를 예측하는 데에 사용될 수 있는 데이터의 구축 및 해당 데이터에 기반한 인공지능 모델의 학습

데이터 통계

데이터 구축규모

데이터 분포
1) (원천데이터) 모터-감속기 데이터 (1레벨)           ※4레벨(수집일자) 생략

2) (라벨링데이터) 모터-감속기 데이터 (1레벨)         ※4레벨(수집일자) 생략

3) (원천데이터) 배터리 데이터 (1레벨)                ※6레벨(수집일자) 생략

4) (라벨링데이터) 배터리 데이터 (1레벨)              ※6레벨(수집일자) 생략

저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

AI 모델 상세 설명서 다운로드

활용 모델

모델학습
전기차의 모터-감속기 및 배터리의 결함진단을 위하여 다음과 같이 3개의 AI 학습모델을 활용함

적용 알고리즘

모델활용 예시

서비스 활용 시나리오
■ 결함을 미리 알려줌으로써 자동차 사고예방에 활용
 - 계기판 ADAS 시스템으로 활용하여, 운전자 조기 대응을 위한 부품 결함 알람 S/W로 활용. 
 - 결함이 더 진전되기 전에 조기에 결함 상태를 파악하여 운전자의 2차 피해 예방. 
■ 신속한 결함 유형 판정을 통해 사고현장에서의 분쟁조정에 활용
 - 자동차 사고현장에서의 데이터 상태 모니터링 통한 과실 여부 판정 조력. 
 - 보험 손해사정사의 운전자 과실, 차량 결함 등 복합적 책임 여부 판단에 활용. 
■ 자동차 부품상태에 따른 결함정보를 활용하는 자동차산업 육성에 기여
 - 전기차 부품 정비 산업 육성 및 고도화
 - 데이터 수요자 (자동차 정비, 부품제조, 렌탈 및 리스업 등)에게 모터 및 배터리 정비 기준 데이터로 활용

데이터 성능 점수

설명서 및 활용가이드 다운로드

데이터 구성

어노테이션 포맷

- 모터-감속기 데이터 결함분류 특성

데이터포맷

결함 종류	센서 종류	원천데이터 예시	가공데이터 예시	결함 판정 항목
정상	모터 전류		라벨링 없음	라벨링 정보 없음을 이용하여 정상 판정
	모터 진동		라벨링 없음
	감속기 진동		라벨링 없음
편심 10	모터 전류			모터전류와 모터진동에 대한 라벨링 정보를 이용하여 편심10(주의) 판정
	모터 진동
	감속기 진동		라벨링 없음
편심 20	모터 전류			모터전류와 모터진동에 대한 라벨링 정보를 이용하여 편심20(결함) 판정
	모터 진동
	감속기 진동		라벨링 없음
감자결함	모터 전류			모터전류에 대한 라벨링 정보만을 이용하여 감자결함 판정
	모터 진동		라벨링 없음
	감속기 진동		라벨링 없음
감속기결함	모터 전류		라벨링 없음	감속기진동에 대한 라벨링 정보만을 이용하여 감속기 결함 판정
	모터 진동		라벨링 없음
	감속기 진동

- 배터리데이터 형태

데이터포맷	결함 종류	센서 종류	원천데이터 (npy)	분류 기준		결함 판정 기준
	배터리 셀전압(96)	정상		96셀 또는 98셀의 각 전압값에 대해 아래의 기준을 적용하여 정상, 주의, 결함 개수를 산출		(92≦전압값 정상셀 수량≦96) and (0≦주의셀 수량≦4) and (전압값 결함셀 수량=0)
				정상	3 ≦(cell voltage) ≦ 4.2
		주의		주의	(2.5 ≦ cell voltage < 3) or (4.2 < cell voltage ≦ 4.37)	(86≦전압값 정상셀 수량≦91) and (5≦주의셀 수량≦10) and (전압값 결함셀 수량=0)
				결함	cell voltage< 2.5 or 4.37 < cell voltage
		결함				(76≦전압값 정상셀 수량≦95) and (0≦주의셀 수≦량≦10) and (1전압값 결함셀 수량≦10)
	배터리 팩결함(96)	정상		96셀 또는 98셀의 편차값에 대해 아래의 기준을 적용하여 정상, 주의, 결함 개수를 산출		(92≦편차값 정상셀 수량≦96) and (0≦주의셀 수량≦4) and (전압값 결함셀 수량=0)
				정상	abs(cell voltage - average) < 0.2
		주의		주의	0.2 <= abs(cell voltage - average) < 0.5	(86≦편차값 정상셀 수량≦91) and (5≦주의셀 수량≦10) and (전압값 결함셀 수량=0)
				결함	0.5 <= abs(cell voltage - average)
		결함				(76≦편차값 정상셀 수량≦95) and (0≦주의셀 수≦량≦10) and (1전압값 결함셀 수량≦10)

json 형식

"category ":{
"id ":1 ,
"name ":"ECC10",
"supercategory ":"ECC"
},
"image ":{
"id ":1 ,
"measure_id ":"220707_171131",
"sensor_name ":"Current_U",
"file_path ":full_filepath,
"width ":2000 ,
"height ":1280
},
"annotations ":{
"id ":1 ,
"image_id ":1 ,
"polygons ":[
[]
]
},
"metadata ":{
"measure_id ":"220707_171131",
"measure_date ":"2022-07-07",
"car_model ":"KONA",
"temperature ":38 ,
"speed ":3086.3231
}

실제 예시

{
"info ": {
    "description ":"motor eccentricity dataset",
    "version ":"1.0.1",
    "contributor ":[
        "ATECH", "ELECTREE", "KEVRA", "GGulB"
    ],
    "date_created ":"2022-12-03"
},
"category ": {
    "id ":1 ,
    "name ":"ECC10",
    "supercategory ":"ECC"
},
"image ": {
    "id ":1 ,
    "measure_id ":"220707_171131",
    "sensor_name ":"Current_U",
    "file_path”::"KONA/ECC10/0707/Current_U/22_07_07_17_11_31_01_zsplit003_001_Current_U.png",
    "width ":2000 ,
    "height ":1280
},
"annotations ": {
    "id ":1 ,
    "image_id ":1 ,
    "polygons ":[[[15.0, 888.0], [120.0, 880.0], [200.0, 872.0], [312.0, 863.0], [423.00000000000006, 858.0], [491.0, 853.0], [624.0, 856.0], [686.0, 858.0], [817.0, 866.0], [892.0, 864.0], [1015.0, 858.0], [1105.0, 851.0], [1214.0, 845.0], [1316.0, 836.0], [1409.0, 829.0], [1501.0, 824.0], [1588.0, 821.0], [1692.0000000000002, 820.0], [1782.0, 816.0], [1884.0, 817.0], [1982.0, 814.0], [1980.9999999999998, 962.0], [1904.0, 964.0], [1798.0, 963.0], [1710.0000000000002, 965.0], [1599.0, 969.0], [1476.0, 973.0], [1377.0, 974.0], [1308.0, 981.0], [1202.0, 984.0], [1082.0, 993.0], [1002.9999999999999, 994.0], [892.0, 1002.0], [816.0, 1001.0], [710.0, 996.0], [616.0, 992.0], [494.00000000000006, 994.0], [398.0, 997.0], [300.0, 1002.0], [199.0, 1007.0], [95.0, 1010.0], [11.0, 1019.0], [15.0, 888.0]]]
"metadata ": {
    "measure_id ":"220707_171131",
    "measure_date ":"2022-07-07",
    "car_model ":"KONA",
    "temperature ":38 ,
    "speed ":3086.3231
  }
}
 

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : ㈜에이테크

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처