公开(公告)号：KR102239040B1

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：KR1020190077358A

申请日：2019-06-27

Applicant: 성균관대학교산학협력단

Inventor： 이석한 ,  박태준 ,  이남희

IPC: G06Q50/30 ,  G06F15/16 ,  G06N3/02 ,  H04L29/08

CPC classification number: G06Q50/30 ,  G06F15/16 ,  G06N3/02 ,  H04L67/12

Abstract: 본 발명은 운송 수단의 부품에 대한 고장예지 및 건전성 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 운송 수단의 고장예지 및 건전성 관리 방법은, 운송 수단의 부품에 설치된 모듈로부터 시계열 센서 데이터를 수신하는 단계, 상기 수신된 시계열 센서 데이터를 이용하여 상기 부품의 상태 추정 또는 이상징후 검출을 위한 회귀 신경망(Recurrent Neural Network)의 파라미터를 갱신하는 단계, 및 상기 갱신된 회귀 신경망의 파라미터가 적용된 회귀 신경망을 이용하여 상기 운송 수단의 부품의 상태를 추정하거나 이상징후를 검출하는 단계를 포함한다.

公开(公告)号：KR102239040B1

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：KR1020190077358

申请日：2019-06-27

Applicant: 성균관대학교산학협력단

Inventor： 이석한 ,  박태준 ,  이남희

IPC: G06Q50/30 ,  H04L29/08 ,  G06F15/16 ,  G06N3/02

Abstract: 본발명은운송수단의부품에대한고장예지및 건전성관리시스템및 방법에관한것으로, 운송수단의고장예지및 건전성관리방법은, 운송수단의부품에설치된모듈로부터시계열센서데이터를수신하는단계, 상기수신된시계열센서데이터를이용하여상기부품의상태추정또는이상징후검출을위한회귀신경망(Recurrent Neural Network)의파라미터를갱신하는단계, 및상기갱신된회귀신경망의파라미터가적용된회귀신경망을이용하여상기운송수단의부품의상태를추정하거나이상징후를검출하는단계를포함한다.