기계시설물 고장 여부 및 고장 범주 분류 정형 이지AI

기계 고장 예지 센서 데이터를 통해 각 기계가 정상인지 비정상인지, 만약 비정상이라면 어떠한 고장의 범주에 속하는지를 예측하는 과제

데이터 설명

  • • 입출력
    • - Input : x, y, z : 3상 전류의 각 상
    • - Output : 단위 시간당 수집된 센서 데이터의 오류 여부 및 오류의 종류 5 종 - '정상', '베어링 불량', '회전체 불평형', '축정렬 불량', '벨트 느슨함'
  • • 데이터셋 구성
  • • Train
    • - t(time), x, y, z 등의 feature 정보가 담긴 10000 개의 csv 파일(933MB), label 정보가 담긴 1 개의 csv 파일(train.csv)
  • • Test
    • - t(time), x, y, z 등의 feature 정보가 담긴 2000 개의 csv 파일(188MB)
  • • AI 허브 참고 데이터 : 기계 시설물 고장 예지 센서 (https://aihub.or.kr/aidata/30754)