사업화 유망기술
[스마트물류] 마이크로서비스 구조 기반 잔여수명예측 기술
마이크로서비스 구조 기반 잔여수명예측 기술
마이크로서비스 구조 기반 잔여수명예측 기술
보유기관 : 한국전자통신연구원
기술완성도
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TRL01
기초 이론/
실험- 연구과제 탐색 및 기회 발굴 단계
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TRL02
실용 목적의 아이디어/
특허 등 개념 정립- 실용 목적의 아이디어, 특허 등 개념 정립
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TRL03
연구실 규모의
성능 검증- 연구실/실험실 규모의 환경에서 기본 성능이 검증될 수 있는 단계
- 개발하려는 시스템/부품의 기본 설계도면을 확보하는 단계
- 모델링/설계기술 확보
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TRL04
연구실 규모의
부품/시스템 성능평가- 연구실 규모의 부품/시스템 성능 평가가 완료된 단계
- 실용화를 위한 핵심요소기술 확보
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TRL05
시제품 제작/
성능평가- 개발한 부품/시스템의 시작품(Prototype) 제작 및 성능 평가
- 경제성(생산성)을 고려하지 않고, 우수한 시작품을 1개~수개 미만으로 개발
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TRL06
Pilot 단계 시작품
성능 평가- 경제성(생산성)을 고려한, 파일로트 규모의 시작품 제작 및 평가
- 시작품 성능평가
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TRL07
Pilot 단계 시작품
신뢰성 평가- 시작품의 신뢰성 평가
- 실제 환경(수요기업)에서 성능 검증이 이루어지는 단계
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TRL08
시작품 인증/
표준화- 일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
- 조선 기자재의 경우 선급기관 인증, 의약품의 경우 식약청의 품목 허가 등
- 일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
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TRL09
사업화
- 본격적인 양산 및 사업화 단계
기술개요
- PHM(Prognostics and Health Management) 기술은 미래의 장애 지점을 예측하기 위한 시스템 상태 모니터링 기술로 다양한 산업 분야에서 널리 사용되고 있음
- 본 기술은 LSTM(Long-Short Term Memory)과 DANN(Domain Adversarial Neural Network)을 결합하여 시간적 특성을 가진 센서 데이터에서 특징 벡터를 추출하여 회귀 작업을 통해 잔여 수명을 예측하는 기술임
- 다양한 시스템과 서비스와 연동될 수 있도록, RESTful API를 갖는 마이크로 서비스로구현하였음
- 본 기술은 LSTM(Long-Short Term Memory)과 DANN(Domain Adversarial Neural Network)을 결합하여 시간적 특성을 가진 센서 데이터에서 특징 벡터를 추출하여 회귀 작업을 통해 잔여 수명을 예측하는 기술임
- 다양한 시스템과 서비스와 연동될 수 있도록, RESTful API를 갖는 마이크로 서비스로구현하였음
기술특징
ㅇ 전처리 및 CNN-LSTM기반 잔여수명예측 기술 : Permutation, Perturbation 등의 전처리 기술, Similarity, Degradation, LSTM, RCNN, CRNN 등의 잔여수명 예측기술
ㅇ Time-series DANN 기반 잔여수명예측 기술 : 멀티도메인 환경에서의 데이터 잔여수명 예측 처리 기술
ㅇ 마이크로서비스 구조 기반 웹 서비스 기술: REST API 에이전트를 통한 시스템 통합 및 추가 개발 용이
ㅇ 공개된 잔여수명예측용 데이터세트를 활용하여, 에너지 설비 혹은 장치 내 부품의 잔여수명을 적응적으로 예측하는 기술로써, Run-to-failure 데이터가 없는 경우에 활용 가능
ㅇ Time-series 기반 모델로써, 영상데이터가 없는 IoT 데이터기반 활용 가능
ㅇ LSTM, RCNN 모델 등 기반 예측 모델을 함께 제공
ㅇ 서비스의 유연한 확장 및 운용을 위한 마이크로서비스 구조기반 프레임워크 제공
ㅇ Time-series DANN 기반 잔여수명예측 기술 : 멀티도메인 환경에서의 데이터 잔여수명 예측 처리 기술
ㅇ 마이크로서비스 구조 기반 웹 서비스 기술: REST API 에이전트를 통한 시스템 통합 및 추가 개발 용이
ㅇ 공개된 잔여수명예측용 데이터세트를 활용하여, 에너지 설비 혹은 장치 내 부품의 잔여수명을 적응적으로 예측하는 기술로써, Run-to-failure 데이터가 없는 경우에 활용 가능
ㅇ Time-series 기반 모델로써, 영상데이터가 없는 IoT 데이터기반 활용 가능
ㅇ LSTM, RCNN 모델 등 기반 예측 모델을 함께 제공
ㅇ 서비스의 유연한 확장 및 운용을 위한 마이크로서비스 구조기반 프레임워크 제공
활용분야
ㅇ 지능형 서비스 및 솔루션 사업자 등이 산업공정 지능화 서비스 제공에 활용
ㅇ 센서 및 게이트웨이 장비 사업자 등이 공장 공정라인 자동화를 위한 이상진단 및 잔여수명예측 서비스 제공에 활용
ㅇ 마이크로서비스 및 클라우드 사업자가 인공지능 기반 코어기술 서비스 제공에 활용
ㅇ 센서 및 게이트웨이 장비 사업자 등이 공장 공정라인 자동화를 위한 이상진단 및 잔여수명예측 서비스 제공에 활용
ㅇ 마이크로서비스 및 클라우드 사업자가 인공지능 기반 코어기술 서비스 제공에 활용
