<특허 요약>

본 발명은 기계 장치의 고장 유무를 진단함에 있어 기계 작동 소음, 진동, 발열 등 다양한 유형의 측정 신호로부 터 특징 추출 및 결함 유형 정의를 수행하여 학습데이터를 확보하고 이를 바탕으로 학습되는 결함분류기를 이용 하여 기계의 정상 상태 또는 다수의 비정상 결함을 분류하는 방법 및 장치를 제공한다. 진단 대상이 되는 기계에 서 추출되는 고유의 신호 특징 및 이에 대한 결함 유형 정보를 수시로 또는 정기적으로 갱신한 학습데이터로 재 학습되는 결함분류기를 이용하여 해당 기계의 고장 진단을 상시진단할 수 있다. 본 발명에 의하면, 기계의 정상 또는 결함 상태를 상시적으로 신속히 감시 및 진단하기 위하여 다중 신호 측정 및 분석을 통해 자동 갱신되는 결 함분류기를 이용하여 기계의 운용환경이 변화하는 상황에 대응하고 새로운 결함 유형 정보를 반영할 수 있다.

<기술개요>

- 기계 장치의 고장 유무를 진단함에 있어 기계학습을 이용하여 기계 장치의 결함을 분류하는 방법 및 장치 

<기술개발 배경>

- 작동 중인 기계에 결함이 발생할 경우 큰 경제적 손실이 발생하기 때문에 기계의 결함을 조기에 탐지할 수 있는 기술은 항상 중요한 이슈였음

- 기존에는 정기점검을 통해 관리자가 각종 데이터를 분석하여 결함을 판단하였지만 점검시 기계 가동률이 저하되어 생산량이 줄어들거나 개별 관리를 - 반도체 장비, 2차 전지 장비 등 산업용 장비가 섬세해지고 가격도 비싸짐에 따라 결함의 조기 발견 기술에 대한 수요도 증가할 것으로 예측됨

- 전세계 기계 장비 모니터링 시스템 시장은 2024년 3.1십억 달러 규모에서 2029년 4.6십억 달러 규모로 연평균 8.3%씩 상승할 것으로 전망됨위한 인건비가 발생하는 등 단점이 존재하였음

<기술내용 및 차별성>

<비즈니스 아이디어>

- 산업용 기계 모니터링 장비, 소프트웨어(건설기계, 공작기계, 반도체 장비 등)  

<시장동향>

- 반도체 장비, 2차 전지 장비 등 산업용 장비가 섬세해지고 가격도 비싸짐에 따라 결함의 조기 발견 기술에 대한 수요도 증가할 것으로 예측됨

- 전세계 기계 장비 모니터링 시스템 시장은 2024년 3.1십억 달러 규모에서 2029년 4.6십억 달러 규모로 연평균 8.3%씩 상승할 것으로 전망됨