사업화 유망기술

[도심형항공] KSB 인공지능 기계 고장진단 솔루션

KSB 인공지능 기계 고장진단 솔루션

KSB 인공지능 기계 고장진단 솔루션

보유기관 : 한국전자통신연구원

기술완성도

TRL01

기초 이론/
실험

  • 연구과제 탐색 및 기회 발굴 단계
TRL02

실용 목적의 아이디어/
특허 등 개념 정립

  • 실용 목적의 아이디어, 특허 등 개념 정립
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
TRL04

연구실 규모의
부품/시스템 성능평가

  • 연구실 규모의 부품/시스템 성능 평가가 완료된 단계
  • 실용화를 위한 핵심요소기술 확보
TRL05

시제품 제작/
성능평가

  • 개발한 부품/시스템의 시작품(Prototype) 제작 및 성능 평가
  • 경제성(생산성)을 고려하지 않고, 우수한 시작품을 1개~수개 미만으로 개발
TRL06

Pilot 단계 시작품
성능 평가

  • 경제성(생산성)을 고려한, 파일로트 규모의 시작품 제작 및 평가
  • 시작품 성능평가
TRL07

Pilot 단계 시작품
신뢰성 평가

  • 시작품의 신뢰성 평가
  • 실제 환경(수요기업)에서 성능 검증이 이루어지는 단계
TRL08

시작품 인증/
표준화

  • 일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
    - 조선 기자재의 경우 선급기관 인증, 의약품의 경우 식약청의 품목 허가 등
TRL09

사업화

  • 본격적인 양산 및 사업화 단계

기술개요

본 기술은 기계설비가 운용되는 환경에서 측정된 센서 신호 데이터로부터의 특징 추출 및 기계학습 모델링을 통해, 기계의 고장 발생을 진단하는 서비스를 제공하는 인공지능 응용 솔루션 기술이다.

기술특징

- 기계 설비의 동작 상태를 고려한 학습모델 기반의 고장진단 수행
- 센싱 신호에 대한 특징벡터 변환에 있어 파라미터 조정 용이
- 특정 기계학습 알고리즘에 종속되지 않는 처리흐름 구조 채택
- 판별 결과를 종합한 고장 발생 여부 판정 기준 조정 가능

활용분야

- 에스컬레이터 구동 설비의 소음 진동에 대한 고장진단 분야
- IoT 기반 기계 설비 고장진단 시스템 구축 및 서비스에 활용
- 실시간 측정된 센싱 신호에 대해 학습모델 기반의 고장진단을 수행하여, 원격 기계설비에 대한 상태 감시 자동화 또는 상시 안전진단을 위한 맞춤형 소프트웨어 솔루션 구축
- 로컬 서버 또는 임베디드 리눅스가 설치된 게이트웨이 디바이스 상에서 고장진단을 수행하는 인공지능 어플라이언스 형태의 제품 구현에 적용

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02)3390-8221