KR102176799B1 - 진동 신호를 기반으로 한 안전 진단 방법 및 이러한 방법을 수행하는 진동 센서 - Google Patents

진동 신호를 기반으로 한 안전 진단 방법 및 이러한 방법을 수행하는 진동 센서 Download PDF

Info

Publication number
KR102176799B1
KR102176799B1 KR1020200011545A KR20200011545A KR102176799B1 KR 102176799 B1 KR102176799 B1 KR 102176799B1 KR 1020200011545 A KR1020200011545 A KR 1020200011545A KR 20200011545 A KR20200011545 A KR 20200011545A KR 102176799 B1 KR102176799 B1 KR 102176799B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
axis
vibration signal
reference axis
vibration
safety diagnosis
Prior art date
Application number
KR1020200011545A
Other languages
English (en)
Inventor
강대곤
육복철
민동출
권주명
Original Assignee
이쎌 주식회사
세종특별자치시 시설관리공단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 이쎌 주식회사, 세종특별자치시 시설관리공단 filed Critical 이쎌 주식회사
Priority to KR1020200011545A priority Critical patent/KR102176799B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102176799B1 publication Critical patent/KR102176799B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M7/00—Vibration-testing of structures; Shock-testing of structures
    • G01M7/02—Vibration-testing by means of a shake table
    • G01M7/06—Multidirectional test stands
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector

Abstract

본 발명은 진동 신호를 기반으로 한 안전 진단 방법 및 이러한 방법을 수행하는 진동 센서에 관한 것이다. 진동 신호를 기반으로 한 안전 진단 방법은 진동 감지 센서가 진동 신호를 센싱하는 단계와 안전 진단 장치가 진동 신호를 기반으로 안전 진단을 수행하는 단계를 포함할 수 있되, 진동 감지 센서는 9축 진동 감지 센서일 수 있다.

Description

진동 신호를 기반으로 한 안전 진단 방법 및 이러한 방법을 수행하는 진동 센서{Method for safety analysis based on vibration signal and vibration sensor performing the method}
본 발명은 진동 신호를 기반으로 한 안전 진단 방법 및 이러한 방법을 수행하는 진동 센서에 관한 것이다. 보다 상세하게는 보다 정밀한 진동 센서를 기반으로 진동 신호를 센싱하여 특정 장소에서 발생 가능한 위험 상황을 예측하고 안전 진단을 수행하기 위한 진동 신호를 기반으로 한 안전 진단하는 방법 및 이러한 방법을 수행하는 진동 센서에 관한 것이다.
인공 지능을 기반으로 기계에 대한 안전 진단을 수행하는 기술은 지속적으로 발전되고 있다. 특히 기계에 발생하는 신호를 사용하여 인공 지능 기반의 판단을 수행하는 기술이 발전하고 있다.
고장 예지 및 건전성 관리 기술이란, 센서를 이용하여 장비나 기계 시스템의 상태를 모니터링하고 고장의 징후를 포착하는 진단 기술(diagnostics)과 잔여 유효 수명(RUL: remaining useful life)의 예측(prognostics) 및 효과적인 건전성 관리 기술(health management)를 일컫는다. 고장 진단은 센서 기술의 발전에 따라 산업 현장에서도 적용되고 있으나 성능 저하가 이미 어느 정도 진행되어 충분한 상태 변화가 발생한 경우에 감지되는 것이 일반적이므로 효용성의 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하고자 현재 상태를 통해 기계 장비나 시스템의 잔여 유효 수명을 예측하는 예측 기술(prognostics)에 대한 연구가 이루어지고 있다.
이러한 건전성 관리 기술은 기계 장비뿐만 아니라 시설물에서도 활용될 수 있는데 공동구와 같은 지하 내 설비에 대한 안전 진단에서도 활용될 수 있다. 이하, 구체적인 안전 진단 방법에 대해서 후술한다.
본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, n축 진동 센서(예를 들어, 9축 진동 센서)를 기반으로 진동 신호를 수신하여 안전 진단을 보다 정확하게 수행하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 공동구와 같은 지하 설비에서 발생되는 진동 신호에 대한 n축 진동 센서의 센싱 데이터를 인공 지능 학습을 통한 학습 결과를 통해 판단하여 보다 정확한 안전 진단을 수행하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 진동 신호를 기반으로 한 안전 진단 방법은 진동 감지 센서가 진동 신호를 센싱하는 단계와 안전 진단 장치가 상기 진동 신호를 기반으로 안전 진단을 수행하는 단계를 포함하되, 상기 진동 감지 센서는 9축 진동 감지 센서일 수 있다.
한편, 상기 9축 진동 감지 센서는 제1 기준축, 제2 기준축 및 제3 기준축을 포함할 수 있고, 상기 제1 기준축, 상기 제2 기준축 및 상기 기준축은 원점을 공유하고, 상기 제1 기준축은 공간 상에서 x1축, y1축 및 z1축을 포함하고, 상기 제2 기준축은 상기 공간 상에서 x2축, y2축 및 z2축을 포함하고, 상기 제3 기준축은 상기 공간 상에서 x3축, y3축 및 z3축을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제1 기준축과 상기 제2 기준축은 a도의 차이를 가지고, 상기 제2 기준축과 상기 제3 기준축은 b도의 차이를 가질 수 있다.
또한, 상기 제1 기준축에 포함되는 상기 x1축, 상기 y1축 및 상기 z1축과 상기 제2 기준축에 포함되는 상기 x1축, 상기 y1축 및 상기 z1축 각각과 대응되는 상기 x2축, 상기 y2축 및 상기 z2축 중 적어도 하나의 축이 상기 a도의 차이를 가지고, 상기 제2 기준축에 포함되는 상기 x2축, 상기 y2축 및 상기 z2축과 상기 제3 기준축에 포함되는 상기 x2축, 상기 y2축 및 상기 z2축 각각과 대응되는 상기 x3축, 상기 y3축 및 상기 z3축 중 적어도 하나의 축이 상기 b도의 차이를 가질 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 진동 신호를 기반으로 한 안전 진단을 수행하는 진동 감지 센서는 상기 진동 신호를 센싱하기 위해 구현된 복수의 축과 상기 복수의 축 각각에서 진동을 센싱하는 진동 센서를 포함할 수 있되, 상기 복수의 축은 9축인 9축 진동 감지 센서일 수 있다.
한편, 상기 9축 진동 감지 센서는 제1 기준축, 제2 기준축 및 제3 기준축을 포함할 수 있고, 상기 제1 기준축, 상기 제2 기준축 및 상기 기준축은 원점을 공유하고, 상기 제1 기준축은 공간 상에서 x1축, y1축 및 z1축을 포함하고, 상기 제2 기준축은 상기 공간 상에서 x2축, y2축 및 z2축을 포함하고, 상기 제3 기준축은 상기 공간 상에서 x3축, y3축 및 z3축을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제1 기준축과 상기 제2 기준축은 a도의 차이를 가지고, 상기 제2 기준축과 상기 제3 기준축은 b도의 차이를 가질 수 있다.
또한, 상기 제1 기준축에 포함되는 상기 x1축, 상기 y1축 및 상기 z1축과 상기 제2 기준축에 포함되는 상기 x1축, 상기 y1축 및 상기 z1축 각각과 대응되는 상기 x2축, 상기 y2축 및 상기 z2축 중 적어도 하나의 축이 상기 a도의 차이를 가지고, 상기 제2 기준축에 포함되는 상기 x2축, 상기 y2축 및 상기 z2축과 상기 제3 기준축에 포함되는 상기 x2축, 상기 y2축 및 상기 z2축 각각과 대응되는 상기 x3축, 상기 y3축 및 상기 z3축 중 적어도 하나의 축이 상기 b도의 차이를 가질 수 있다.
본 발명에 의하면, n축 진동 센서(예를 들어, 9축 진동 센서)를 기반으로 진동 신호를 수신하여 안전 진단이 보다 정확하게 수행될 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 공동구와 같은 지하 설비에서 발생되는 진동 신호에 대한 n축 진동 센서의 센싱 데이터를 인공 지능 학습을 통한 학습 결과를 기준으로 판단하여 보다 정확한 안전 진단이 수행될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 진동 감지 센서를 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 9축 진동 감지 센서를 기반으로 진동 신호를 획득하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 안전 진단 방법을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 안전 진단 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 안전 진단 방법을 나타낸 개념도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 진동 신호를 학습하여 최종 안전 진단을 수행하기 위한 방법을 나타낸 개념도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여 지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 바람직한 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
본 발명에서는 9축 가속도 진동 센서, 온도 센서 및 습도 센서와 필요시 현장 상황을 확인할 수 있는 적외선 카메라를 탑재한 일체형 IoT(internet of things) 진동 감지 단말이 개시된다. 특히, 진동 기반 신호로 안전 진단하는 방법 및 이러한 방법을 수행하는 진동 감지 센서에서는 9축 가속도 진동 센서를 기반으로 한 안전 진단 방법이 구체적으로 개시된다.
이하, 본 발명의 실시예에서는 진동 신호를 획득하는 IoT 진동 감지 단말이 지하 공동구 상에 구현되는 상황을 가정하나, IoT 진동 감지 단말은 지하 공동구가 아닌 다른 환경 상에 설치될 수 있고, 이러한 실시예도 본 발명의 권리 범위에 포함된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 진동 감지 센서를 나타낸 개념도이다.
도 1에서는 진동 신호를 획득하는 9축 진동 감지 센서가 개시된다. 9축 진동 감지 센서는 IoT 진동 감지 단말에 포함될 수 있다.
도 1을 참조하면, 진동 감지 센서는 9축을 기준으로 진동 신호를 감지할 수 있다.
9축 진동 감지 센서는 제1 기준축(110), 제2 기준축(120) 및 제3기준축(130)을 포함할 수 있다. 제1 기준축(110)은 공간 상에서 x1축, y1축 및 z1축을 포함할 수 있고, 제2 기준축(120)은 공간 상에서 x2축, y2축 및 z2축을 포함할 수 있고, 제3 기준축(130)은 공간 상에서 x3축, y3축 및 z3축을 포함할 수 있다.
제1 기준축(110), 제2 기준축(120) 및 제3 기준축(130)은 원점을 공유하고, 제1 기준축(x1, y1, z1)(110), 제2 기준축(x2, y2, z2)(120) 및 제3 기준축(x3, y3, z3)(130) 각각은 특정 평면 상에서 일정한 각도 차이를 기준으로 배치될 수 있다.
적어도 하나의 평면 및 적어도 하나의 축을 기준으로 제1 기준축(110), 제2 기준축(120) 및 제3 기준축(130)이 배치될 수 있다. 제1 기준축(110)과 제2 기준축(120)은 a도(예를 들어, 30도)의 차이를 가지고, 제2 기준축(120)과 제3 기준축(130)은 b도의 차이(예를 들어, 30도)를 가질 수 있다.
구체적으로 제1 기준축(110)과 제2 기준축(120) 각각에 대응되는 축은 a도(예를 들어, 30도)의 차이를 가질 수 있다. 제1 기준축(110)의 x1축과 제2 기준축(120)의 x2축은 a도의 차이를 가지고, 제1 기준축(110)의 y1축과 제2 기준축(120)의 y2축은 a도의 차이를 가지고, 제1 기준축(110)의 z1축과 제2 기준축(120)의 z2축은 a도의 차이를 가질 수 있다.
또한, 제2 기준축(120)과 제3 기준축(130) 각각에 대응되는 축은 b도(예를 들어, 30도)의 차이를 가질 수 있다. 제2 기준축(120)의 x2축과 제3 기준축(130)의 x3축은 b도의 차이를 가지고, 제2 기준축(120)의 y2축과 제3 기준축(130)의 y3축은 b도의 차이를 가지고, 제2 기준축(120)의 z2축과 제3 기준축(130)의 z3축은 b도의 차이를 가질 수 있다.
또 다른 표현으로 복수개의 평면을 기준으로 제1 기준축(110), 제2 기준축(120) 및 제3 기준축(130)이 배치되는 경우, 제1 기준축(110)에 포함되는 하나의 축(예를 들어, x1축) 제2 기준축(120)에 포함되는 하나의 축(예를 들어, x2축)이 일정한 각도를 가지고, 제1 평면 상에 배치될 수 있다. 또한, 제2 기준축(120)에 포함되는 하나의 축(예를 들어, x2축) 제3 기준축(130)에 포함되는 하나의 축(예를 들어, x3축)이 일정한 각도를 가지고, 제2 평면 상에 배치될 수 있다.
이때, 제1 평면과 제2 평면은 서로 다른 평면일 수 있다. 또한, 제1 평면은 제1 기준축(110)의 x1축, y1축, z1축 및 제2 기준축(120)의 x2축, y2축, z2축을 포함하지 않는 평면일 수 있다. 제2 평면은 제2 기준축의 x2축, y2축, z2축을 포함하지 않는 평면이고, 제3 기준축(130)의 x3축, y3축, z3축을 포함하지 않는 평면일 수 있다.
본 발명의 실시예에서는 0.088도 단위로 측정 범위 -2047(-180도)~0(0도)~+2047(+180도)의 해상도를 가지고 진동 신호를 센싱하고 안전 진단을 수행할 수 있다. 또한, 진동 속도 2.4mm/s ~ 980cm/s 범위의 초정밀한 측정이 가능할 수 있다.
또는 본 발명의 실시예에 따르면, 제1 기준축(110)에 포함되는 적어도 하나의 축(예를 들어, x1축)과 대응되는 제2 기준축(120)에 포함되는 적어도 하나의 축(예를 들어, x2축)이 a도(예를 들어, 30도)의 차이를 가지고, 제2 기준축(120)에 포함되는 적어도 하나의 축(예를 들어, x2축)과 대응되는 제3 기준축(130)에 포함되는 적어도 하나의 축(예를 들어, x3축)이 b도(예를 들어, 30도)의 차이를 가지도록 9축 진동 센서가 구현될 수도 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 9축 진동 감지 센서를 기반으로 진동 신호를 획득하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 2에서는 9개의 축을 기준으로 입력되는 진동 신호를 기반으로 한 진동 센서의 센싱 방법이 개시된다. 이하, 제1 기준축의 x1축은 축1-1, y1축은 축1-2, z1축은 축1-3이라는 용어로 표현되고, 제2 기준축의 x2축은 축2-1, y2축은 축2-2, z2축은 축2-3이라는 용어로 표현되고, 제3 기준축의 x3축은 축3-1, y3축은 축3-2, z3축은 축3-3이라는 용어로 표현될 수 있다.
도 2를 참조하면, 다양한 방법으로 센싱 결과가 종합될 수 있다.
안전 진단(타입1)로서 제1 기준축(210), 제2 기준축(220), 제3 기준축(230) 각각을 기반으로 한 진동 센싱 결과를 기반으로 공동구 상에서 안전 진단(또는 위험 판단)이 수행될 수 있다.
예를 들어, 제1 기준축(210)을 통해 센싱된 제1 진동 신호(213)를 기반으로 한 제1 안전 진단(또는 제1 위험 진단)(216)이 수행되고, 제2 기준축(220)을 통해 센싱된 제2 진동 신호(223)를 기반으로 한 제2 안전 진단(또는 제2 위험 진단)(226)이 수행되고, 제3 기준축(230)을 기반으로 한 제3 진동 신호(233)를 기반으로 한 제3 안전 진단(또는 제3 위험 진단)(236)이 수행될 수 있다. 안전 진단(타입1)에서는 제1 안전 진단(216), 제2 안전 진단(226) 및 제3 안전 진단(236) 각각을 기반으로 최종 안전 진단 결과가 추출될 수 있다.
안전 진단(타입2)에서는 제1 기준축(210), 제2 기준축(220), 제3 기준축(230)을 기반으로 한 진동 센싱 결과를 종합하여 공동구 상에 발생된 위험이 결정될 수 있다. 즉, 축1-1, 축1-2, 축1-3, 축2-1, 축2-2, 축2-3, 축 3-1, 축3-2, 축3-3을 모두 이용하여 최종 안전 진단 결과가 결정될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 안전 진단 방법을 나타낸 개념도이다.
도 3에서는 안전진단(타입1)을 기반으로 한 안전 진단 방법이 개시된다.
도 3을 참조하면, 제1 기준축을 기반으로 제1 진동 신호(310)가 센싱될 수 있다. 제1 진동 신호(310)는 제1 기준축을 기준으로 한 진동 크기 정보 및 진동 방향 정보를 포함할 수 있다.
마찬가지로, 제2 기준축을 기반으로 센싱되는 제2 진동 신호(320)는 제2 기준축을 기준으로 한 진동 크기 정보 및 진동 방향 정보를 포함할 수 있고, 제3 기준축을 기반으로 센싱되는 제3 진동 신호(330)는 제3 기준축을 기준으로 한 진동 크기 정보 및 진동 방향 정보를 포함할 수 있다.
우선, 제1 진동 신호(310), 제2 진동 신호(320) 및 제3 진동 신호(330) 각각의 진동 신호 세기 및 진동 신호 방향이 일치하는지 여부가 판단될 수 있다.
3개의 진동 신호(제1 진동 신호(310), 제2 진동 신호(320) 및 제3 진동 신호(330))의 진동 신호 세기(340)가 제1 임계 유사 범위(360) 내에서 유사하고, 진동 신호 방향(350)이 제2 임계 유사 범위(370) 내에서 유사하다면, 제1 진동 신호(310), 제2 진동 신호(320) 및 제3 진동 신호(330)의 진동 신호 세기 평균값, 진동 신호 방향 평균값을 기반으로 최종 진동 신호 세기 및 최종 진동 신호 방향이 결정될 수 있다. 최종 진동 신호 세기 및 최종 진동 신호 방향을 기반으로 안전 진단 타겟 위치가 결정될 수 있다.
3개의 진동 신호(제1 진동 신호(310), 제2 진동 신호(320) 및 제3 진동 신호(330))에 포함된 정보 중 진동 신호 세기(340)가 제1 임계 유사 범위(360)를 벋어거나, 진동 신호 방향(350)이 제2 임계 유사 범위(370)를 벋어나는 경우, 임계 유사 범위를 벋어나는 진동 세기 정보 또는 진동 방향 정보를 가지는 제1 후보 기준축과 임계 유사 범위 내의 진동 세기 정보 또는 진동 방향 정보를 가지는 제2 후보 기준축이 결정될 수 있다.
제1 후보 기준축을 기반으로 한 제1 후보 안전 진단 타겟 위치(380)와 제2 후보 기준축을 기반으로 한 제2 후보 안전 진단 타겟 위치(385)가 추출되고, 제1 후보 안전 진단 타겟 위치(380)와 제2 후보 안전 진단 타겟 위치(385)의 신뢰도가 결정될 수 있다. 제1 후보 안전 진단 타겟 위치(380), 제2 후보 안전 진단 타겟 위치(385)의 신뢰도는 후보 안전 진단 타겟 위치에서 발생될 수 있는 안전 사고 가능성을 고려하여 결정될 수 있다.
IoT 진동 감지 단말(또는 9축 진동 감지 센서)가 설치된 환경(예를 들어 지하 공동구)의 설계 정보를 기반으로 설치 환경별 안전 사고 발생 가능성이 미리 설정될 수 있다. 예를 들어, 배선 등과 같은 내부 설치물의 존재 정보, 지하 공동구와 지면과의 거리 정보, 지하와 대응되는 지면 상의 공사 가능성 등과 같은 사고 발생 가능성 결정 요소들을 고려하여 지하 공동구에서 제1 후보 안전 진단 타겟 위치(380)의 안전 사고 가능성 및 제2 후보 안전 진단 타겟 위치(385)의 안전 사고 가능성이 결정될 수 있다.
제1 후보 안전 진단 타겟 위치(380)의 안전 사고 가능성이 제2 후보 안전 진단 타겟 위치(385)의 안전 사고 가능성보다 높은 경우, 제1 후보 안전 진단 타겟 위치(380)가 안전 진단 타겟 위치(390)로서 결정될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 안전 진단 방법을 나타낸 개념도이다.
도 4에서는 안전진단(타입1)을 기반으로 한 안전 진단 방법이 개시된다. 특히, 적어도 하나의 기준축을 조정하여 안전 진단 타겟 위치를 결정하기 위한 방법이 개시된다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 9축 진동 감지 센서는 기준축의 위치를 변경하여 안전 진단 타겟 위치에 대해 보다 정확한 판단을 수행할 수 있다.
전술한 바와 같이 후보 안전 진단 타겟 위치가 복수개인 경우, 9축 진동 감지 센서의 축의 각도를 일부 변경하여 다시 안전 진단 타겟 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 기준축, 제2 기준축을 기준으로 제1 후보 안전 진단 타겟 위치가 결정되고, 제3 기준축을 기준으로 제2 후보 안전 진단 타겟 위치가 결정된 경우가 가정될 수 있다.
이때 우선적으로 제2 후보 안전 진단 타겟 위치를 결정하기 위해 사용된 상대적으로 소수의 기준축인 제3 기준축(430)의 각도를 변경하여 다시 진동 신호를 센싱하여 제2 후보 안전 진단 타겟 위치(460)의 변동 여부를 판단할 수 있다.
기준축 변경 각도 및/또는 기준축 변경 횟수는 임계 범위를 벋어난 정도를 고려하여 결정될 수 있다. 상대적으로 임계 범위를 많이 벋어날수록 기준축 변경 각도가 상대적으로 커지고, 기준축 변경 횟수도 상대적으로 늘어날 수 있다.
만약, 제2 후보 안전 진단 타겟 위치(460)가 변경되지 않는 경우, 제1 후보 안전 진단 타겟 위치(450)를 결정하기 위해 사용된 상대적으로 다수의 기준축인 제1 기준축(410) 및 제2 기준축(420)의 각도를 변경하여 다시 진동 신호를 센싱하여 제1 후보 안전 진단 타겟 위치(450)의 변동 여부를 판단할 수 있다.
다수의 기준축(예를 들어, 제1 기준축(410)과 제2 기준축(420))을 기준으로 안전 진단 타겟 위치의 재판단을 수행시 변경시키는 각도의 차이는 제1 진동 신호와 제2 진동 신호의 차이를 고려하여 결정될 수 있다. 제1 진동 신호와 제2 진동 신호에 포함되는 진동 신호 세기 정보 또는 진동 신호 방향 정보의 차이가 커질수록 다수의 기준축(예를 들어, 제1 기준축(410)과 제2 기준축(420))을 기준으로 한 재판단의 수행시 변경시키는 각도가 커질 수 있다.
이러한 방식으로 기준축의 변경을 통해 후보 안전 진단 타겟 위치에 대한 검증을 다시 수행할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 안전 진단 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5에서는 안전진단(타입2)을 기반으로 한 안전 진단 방법이 개시된다.
도 5를 참조하면, 전술한 바와 같이 안전진단(타입2)에서는 제1 기준축, 제2 기준축, 제3 기준축을 기반으로 한 진동 센싱 결과를 종합하여 공동구 상에 발생된 위험이 결정될 수 있다. 즉, 축1-1, 축1-2, 축1-3, 축2-1, 축2-2, 축2-3, 축 3-1, 축3-2 및 축3-3을 모두 이용하여 최종 안전 진단 결과가 결정될 수 있다.
축1-1, 축2-1, 축3-1을 기준으로 제1 방향(최종)(510), 제1 세기(최종)(515)가 결정되고, 축1-2, 축2-2, 축3-2을 기준으로 제2 방향(최종)(520), 제2 세기(최종)(525)가 결정되고, 축1-3, 축2-3, 축3-3을 기준으로 제3 방향(최종)(530), 제3 세기(최종)(535)가 결정될 수 있다.
(제1 방향(최종)(510), 제1 세기(최종)(515)), (제2 방향(최종)(520), 제2 세기(최종)(525)) (제3 방향(최종)(530), 제3 세기(최종)(535))를 기반으로 안전 진단 타겟 위치가 결정될 수 있다.
이때 안전진단(타입2)를 기반으로 안전 진단 타겟 위치를 결정시 각 방향별 오차를 기반으로 안전 진단 타겟 위치의 재판단 여부가 결정될 수 있다. 예를 들어, 축1-1, 축2-1, 축3-1을 기반으로 한 제1방향(최종)(510), 제1 세기(최종)(515)에 대한 판단이 수행되는 경우, 축1-1, 축2-1, 축3-1 각각을 기반으로 결정된 개별 방향, 개별 세기 각각과 제1방향(최종)(510), 제1 세기(최종)(515) 각각 간의 차이가 임계값 이상인 경우, 진동 신호에 대한 재판단이 수행될 수 있다.
예를 들어, 축1-1을 기준으로 한 개별 방향과 제1 방향(최종)(510)과의 차이가 제1 임계값 이상인 경우 또는 축1-1을 기준으로 한 개별 세기과 제1 세기(최종)(515)과의 차이가 제2 임계값 이상인 경우, 진동 신호에 대한 재판단이 수행될 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 진동 신호를 학습하여 최종 안전 진단을 수행하기 위한 방법을 나타낸 개념도이다.
도 6에서는 인공지능 기반 학습을 통해 진동 신호를 기반으로 한 최종 안전 진단을 수행하는 방법이 개시된다.
도 6을 참조하면, 인공지능 위험 예측을 위한 방법으로는 각각의 위치에 대한 평소 진동 데이터를 정상 데이터로 수집할 수 있다. 수집된 진동 데이터를 기반으로 시계열 데이터 기반 LSTM(Long Short-Term Memory models) 또는 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델을 최적화하여 상황별, 위치별, 시간별, 계절별, 방향별 학습을 통한 정상 데이터(600)를 예측하고, 이를 기반으로 DQN(Deep Q-Network) 강화 학습을 통해 정상 데이터(600)의 범위를 이탈하거나 비정상적인 데이터 형태를 인지하여 그 결과를 제공할 수 있다.
정상 데이터(600)를 기준으로 학습을 수행한 결과를 기준으로 정상 데이터(600)가 아니라고 판단되는 데이터(이하, 비정상 판단 데이터(620))가 존재하는 경우, 비정상 판단 데이터(620)를 기준으로 안전 진단 타겟 위치가 결정될 수 있다.
안전 진단 타겟 위치에 대하여 실제 안전 진단을 수행한 결과, 위험이 아니라고 판단되는 경우, 비정상 판단 데이터(620)는 다시 정상 데이터로서 학습을 위해 사용될 수 있다. 이러한 데이터는 비정상 판단 데이터(정상 데이터)(630)라는 용어로 표현될 수 있다. 반대로, 안전 진단 타겟 위치에 대하여 실제 안전 진단을 수행한 결과, 위험이라고 판단되는 경우, 비정상 판단 데이터(620)는 다시 비정상 데이터로서 학습을 위해 사용될 수 있다. 이러한 데이터는 비정상 판단 데이터(비정상 데이터)(640)라는 용어로 표현될 수 있다.
비정상 판단 데이터(정상 데이터)(630) 및 비정상 판단 데이터(비정상 데이터)(640)에 대해서는 데이터의 변환을 통해 학습 데이터의 양을 증가시킬 수도 있다. 예를 들어, 비정상 판단 데이터(정상 데이터)(630)를 기준으로 제1 변환 범위를 설정하여 변환된 비정상 판단 데이터(정상 데이터, 변환)을 생성하고, 비정상 판단 데이터(비정상 데이터)(640)를 기준으로 제2 변환 범위를 설정하여 비정상 판단 데이터(비정상 데이터, 변환)을 생성할 수 있다. 제2 변환 범위는 제1 변환 범위보다 상대적으로 좁게 설정될 수 있다.
추가적으로 학습을 수행시 진동 위치 데이터를 추가적으로 학습하여 진동 신호를 위치별로 학습할 수도 있다. 진동 위치 데이터를 추가하여 전술한 설치 환경별 안전 사고 발생 가능성에 따라 학습을 수행할 수 있다. 이러한 진동 위치 데이터를 기준으로 설치 환경별 안전 사고 발생 가능성에 따라 학습이 수행되는 경우, 위의 제1 변환 범위 및 제2 변환 범위는 설치 환경별 안전 사고 발생 가능성이 높을수록 상대적으로 좁게 설정할 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항과 한정된 실시예 및 도면에 의하여 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정과 변경을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (8)

  1. 진동 신호를 기반으로 한 안전 진단 방법은,
    진동 감지 센서가 상기 진동 신호를 센싱하는 단계; 및
    안전 진단 장치가 상기 진동 신호를 기반으로 안전 진단을 수행하는 단계를 포함하되,
    상기 진동 감지 센서는 9축 진동 감지 센서이고,
    상기 9축 진동 감지 센서는 제1 기준축, 제2 기준축 및 제3 기준축을 포함할 수 있고,
    상기 제1 기준축, 상기 제2 기준축 및 상기 제3 기준축은 원점을 공유하고,
    상기 제1 기준축은 공간 상에서 x1축, y1축 및 z1축을 포함하고,
    상기 제2 기준축은 상기 공간 상에서 x2축, y2축 및 z2축을 포함하고,
    상기 제3 기준축은 상기 공간 상에서 x3축, y3축 및 z3축을 포함하고,
    상기 안전 진단 장치는 상기 제1 기준축을 기반으로 센싱된 제1 진동 신호, 상기 제2 기준축을 기반으로 센싱된 제2 진동 신호 및 상기 제3 기준축을 기반으로 센싱된 제3 진동 신호를 기반으로 상기 안전 진단을 수행하고,
    상기 안전 진단 장치는 상기 제1 진동 신호, 상기 제2 진동 신호 및 상기 제3 진동 신호 각각의 진동 신호 세기 및 진동 신호 방향이 임계 유사 범위 내에서 일치하는지 여부를 판단하여 최종 진동 신호 세기 및 최종 진동 신호 방향을 결정하고,
    상기 안전 진단 장치는 상기 제1 진동 신호, 상기 제2 진동 신호 및 상기 제3 진동 신호 각각의 진동 신호 세기가 제1 임계 범위 내에서 유사하고, 상기 제1 진동 신호, 상기 제2 진동 신호 및 상기 제3 진동 신호 각각의 진동 신호 방향이 제2 임계 범위 내에서 유사한 경우, 상기 제1 진동 신호, 상기 제2 진동 신호 및 상기 제3 진동 신호를 기반으로 결정된 진동 신호 세기 평균값, 진동 신호 방향 평균값을 기반으로 결정된 최종 진동 신호 세기 및 최종 진동 신호 방향을 고려하여 안전 진단 타겟 위치를 결정하고,
    상기 안전 진단 장치는 상기 제1 진동 신호, 상기 제2 진동 신호 및 상기 제3 진동 신호 각각의 진동 신호 세기가 상기 제1 임계 범위 내에서 유사하지 않거나, 상기 제1 진동 신호, 상기 제2 진동 신호 및 상기 제3 진동 신호 각각의 진동 신호 방향이 상기 제2 임계 범위 내에서 유사하지 않은 경우, 상기 제1 임계 유사 범위 또는 상기 제2 임계 유사 범위를 벋어나는 진동 세기 정보 또는 진동 방향 정보를 가지는 제1 후보 기준축과 상기 제1 임계 유사 범위 또는 상기 제2 임계 유사 범위 내의 진동 세기 정보 또는 진동 방향 정보를 가지는 제2 후보 기준축을 결정하여 상기 제1 후보 기준축을 기반으로 결정된 제1 후보 안전 진단 타겟 위치, 상기 제2 후보 기준축을 기반으로 결정된 제2 후보 안전 진단 타겟 위치를 결정하고, 상기 제1 후보 안전 진단 타겟 위치 및 상기 제2 후보 안전 진단 타겟 위치 각각의 신뢰도를 기반으로 상기 안전 진단 타겟 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 신뢰도는 상기 제1 후보 안전 진단 타겟 위치, 상기 제2 후보 안전 진단 타겟 위치에서 발생될 수 있는 안전 사고 가능성을 고려하여 결정되고,
    상기 안전 사고 가능성은 상기 진동 감지 센서가 설치된 환경의 설계 정보를 기반으로 결정되고,
    상기 설계 정보는 내부 설치물의 존재 정보, 지하 공동구와 지면과의 거리 정보 또는 지하와 대응되는 지면 상의 공사 가능성 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 안전 진단 장치는 상기 후보 안전 진단 타겟 위치가 복수개인 경우, 상기 진동 감지 센서의 축의 각도를 일부 변경하여 다시 상기 안전 진단 타겟 위치를 결정하고,
    상기 안전 진단 장치는 상기 제1 기준축, 상기 제2 기준축을 기준으로 상기 제1 후보 안전 진단 타겟 위치가 결정되고, 상기 제3 기준축을 기준으로 상기 제2 후보 안전 진단 타겟 위치가 결정된 경우, 우선적으로 상기 제2 후보 안전 진단 타겟 위치를 결정하기 위해 사용된 상대적으로 소수의 개수에 해당하는 기준축인 상기 제3 기준축의 각도를 변경하여 다시 진동 신호를 센싱하여 상기 제2 후보 안전 진단 타겟 위치의 변동 여부를 판단하고,
    상기 제3 기준축의 기준축 변경 각도 및/또는 기준축 변경 횟수는 제1 임계 유사 범위 또는 상기 제2 임계 유사 범위를 벋어난 정도를 고려하여 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1 기준축과 상기 제2 기준축은 a도(여기서, a는 양수)의 차이를 가지고,
    상기 제2 기준축과 상기 제3 기준축은 b도(여기서, b는 양수)의 차이를 가지고,
    상기 제1 기준축에 포함되는 상기 x1축, 상기 y1축 및 상기 z1축과 상기 제2 기준축에 포함되는 상기 x1축, 상기 y1축 및 상기 z1축 각각과 대응되는 상기 x2축, 상기 y2축 및 상기 z2축 중 적어도 하나의 축이 상기 a도의 차이를 가지고,
    상기 제2 기준축에 포함되는 상기 x2축, 상기 y2축 및 상기 z2축과 상기 제3 기준축에 포함되는 상기 x2축, 상기 y2축 및 상기 z2축 각각과 대응되는 상기 x3축, 상기 y3축 및 상기 z3축 중 적어도 하나의 축이 상기 b도의 차이를 가지는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 진동 신호를 기반으로 한 안전 진단을 수행하는 진동 감지 센서는,
    상기 진동 신호를 센싱하기 위해 구현된 복수의 축; 및
    상기 복수의 축 각각에서 진동을 센싱하는 진동 센서를 포함하되,
    상기 복수의 축은 9축인 9축 진동 감지 센서이고,
    상기 9축 진동 감지 센서는 제1 기준축, 제2 기준축 및 제3 기준축을 포함할 수 있고,
    상기 제1 기준축, 상기 제2 기준축 및 상기 제3 기준축은 원점을 공유하고,
    상기 제1 기준축은 공간 상에서 x1축, y1축 및 z1축을 포함하고,
    상기 제2 기준축은 상기 공간 상에서 x2축, y2축 및 z2축을 포함하고,
    상기 제3 기준축은 상기 공간 상에서 x3축, y3축 및 z3축을 포함하고,
    상기 안전 진단 장치는 상기 제1 기준축을 기반으로 센싱된 제1 진동 신호, 상기 제2 기준축을 기반으로 센싱된 제2 진동 신호 및 상기 제3 기준축을 기반으로 센싱된 제3 진동 신호를 기반으로 상기 안전 진단을 수행하고,
    상기 안전 진단 장치는 상기 제1 진동 신호, 상기 제2 진동 신호 및 상기 제3 진동 신호 각각의 진동 신호 세기 및 진동 신호 방향이 임계 유사 범위 내에서 일치하는지 여부를 판단하여 최종 진동 신호 세기 및 최종 진동 신호 방향을 결정하고,
    상기 안전 진단 장치는 상기 제1 진동 신호, 상기 제2 진동 신호 및 상기 제3 진동 신호 각각의 진동 신호 세기가 제1 임계 범위 내에서 유사하고, 상기 제1 진동 신호, 상기 제2 진동 신호 및 상기 제3 진동 신호 각각의 진동 신호 방향이 제2 임계 범위 내에서 유사한 경우, 상기 제1 진동 신호, 상기 제2 진동 신호 및 상기 제3 진동 신호를 기반으로 결정된 진동 신호 세기 평균값, 진동 신호 방향 평균값을 기반으로 결정된 최종 진동 신호 세기 및 최종 진동 신호 방향을 고려하여 안전 진단 타겟 위치를 결정하고,
    상기 안전 진단 장치는 상기 제1 진동 신호, 상기 제2 진동 신호 및 상기 제3 진동 신호 각각의 진동 신호 세기가 상기 제1 임계 범위 내에서 유사하지 않거나, 상기 제1 진동 신호, 상기 제2 진동 신호 및 상기 제3 진동 신호 각각의 진동 신호 방향이 상기 제2 임계 범위 내에서 유사하지 않은 경우, 상기 제1 임계 유사 범위 또는 상기 제2 임계 유사 범위를 벋어나는 진동 세기 정보 또는 진동 방향 정보를 가지는 제1 후보 기준축과 상기 제1 임계 유사 범위 또는 상기 제2 임계 유사 범위 내의 진동 세기 정보 또는 진동 방향 정보를 가지는 제2 후보 기준축을 결정하여 상기 제1 후보 기준축을 기반으로 결정된 제1 후보 안전 진단 타겟 위치, 상기 제2 후보 기준축을 기반으로 결정된 제2 후보 안전 진단 타겟 위치를 결정하고, 상기 제1 후보 안전 진단 타겟 위치 및 상기 제2 후보 안전 진단 타겟 위치 각각의 신뢰도를 기반으로 상기 안전 진단 타겟 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 진동 감지 센서.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 신뢰도는 상기 제1 후보 안전 진단 타겟 위치, 상기 제2 후보 안전 진단 타겟 위치에서 발생될 수 있는 안전 사고 가능성을 고려하여 결정되고,
    상기 안전 사고 가능성은 상기 진동 감지 센서가 설치된 환경의 설계 정보를 기반으로 결정되고,
    상기 설계 정보는 내부 설치물의 존재 정보, 지하 공동구와 지면과의 거리 정보 또는 지하와 대응되는 지면 상의 공사 가능성 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 감지 센서.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 안전 진단 장치는 상기 후보 안전 진단 타겟 위치가 복수개인 경우, 상기 진동 감지 센서의 축의 각도를 일부 변경하여 다시 상기 안전 진단 타겟 위치를 결정하고,
    상기 안전 진단 장치는 상기 제1 기준축, 상기 제2 기준축을 기준으로 상기 제1 후보 안전 진단 타겟 위치가 결정되고, 상기 제3 기준축을 기준으로 상기 제2 후보 안전 진단 타겟 위치가 결정된 경우, 우선적으로 상기 제2 후보 안전 진단 타겟 위치를 결정하기 위해 사용된 상대적으로 소수의 개수에 해당하는 기준축인 상기 제3 기준축의 각도를 변경하여 다시 진동 신호를 센싱하여 상기 제2 후보 안전 진단 타겟 위치의 변동 여부를 판단하고,
    상기 제3 기준축의 기준축 변경 각도 및/또는 기준축 변경 횟수는 제1 임계 유사 범위 또는 상기 제2 임계 유사 범위를 벋어난 정도를 고려하여 결정되는 것을 특징으로 하는 진동 감지 센서.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제1 기준축과 상기 제2 기준축은 a도(여기서, a는 양수)의 차이를 가지고,
    상기 제2 기준축과 상기 제3 기준축은 b도(여기서, b는 양수)의 차이를 가지고,
    상기 제1 기준축에 포함되는 상기 x1축, 상기 y1축 및 상기 z1축과 상기 제2 기준축에 포함되는 상기 x1축, 상기 y1축 및 상기 z1축 각각과 대응되는 상기 x2축, 상기 y2축 및 상기 z2축 중 적어도 하나의 축이 상기 a도의 차이를 가지고,
    상기 제2 기준축에 포함되는 상기 x2축, 상기 y2축 및 상기 z2축과 상기 제3 기준축에 포함되는 상기 x2축, 상기 y2축 및 상기 z2축 각각과 대응되는 상기 x3축, 상기 y3축 및 상기 z3축 중 적어도 하나의 축이 상기 b도의 차이를 가지는 것을 특징으로 하는 진동 감지 센서.
KR1020200011545A 2020-01-31 2020-01-31 진동 신호를 기반으로 한 안전 진단 방법 및 이러한 방법을 수행하는 진동 센서 KR102176799B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200011545A KR102176799B1 (ko) 2020-01-31 2020-01-31 진동 신호를 기반으로 한 안전 진단 방법 및 이러한 방법을 수행하는 진동 센서

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200011545A KR102176799B1 (ko) 2020-01-31 2020-01-31 진동 신호를 기반으로 한 안전 진단 방법 및 이러한 방법을 수행하는 진동 센서

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102176799B1 true KR102176799B1 (ko) 2020-11-11

Family

ID=73451674

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200011545A KR102176799B1 (ko) 2020-01-31 2020-01-31 진동 신호를 기반으로 한 안전 진단 방법 및 이러한 방법을 수행하는 진동 센서

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102176799B1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102327420B1 (ko) * 2021-03-19 2021-11-16 국민대학교산학협력단 훈련 데이터를 생성하고 검증하는 장치 및 방법
KR20220077004A (ko) * 2020-12-01 2022-06-08 오성균 스마트폰 센서 기반 엔진상태 측정방법 및 시스템
KR20220085125A (ko) * 2020-12-15 2022-06-22 (주)현성 이동식 무인탐지장치를 이용한 인공지능 기반 안전관리 시스템

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130078613A (ko) * 2011-12-30 2013-07-10 전북대학교산학협력단 진동 무선센서노드를 이용한 건물의 진동 상태 중앙 모니터링 시스템
KR20170070643A (ko) * 2015-12-14 2017-06-22 삼성전자주식회사 관리 장치 및 설비의 관리 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130078613A (ko) * 2011-12-30 2013-07-10 전북대학교산학협력단 진동 무선센서노드를 이용한 건물의 진동 상태 중앙 모니터링 시스템
KR20170070643A (ko) * 2015-12-14 2017-06-22 삼성전자주식회사 관리 장치 및 설비의 관리 방법

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220077004A (ko) * 2020-12-01 2022-06-08 오성균 스마트폰 센서 기반 엔진상태 측정방법 및 시스템
KR102502005B1 (ko) * 2020-12-01 2023-02-21 오성균 스마트폰 센서 기반 엔진상태 측정방법 및 시스템
KR20220085125A (ko) * 2020-12-15 2022-06-22 (주)현성 이동식 무인탐지장치를 이용한 인공지능 기반 안전관리 시스템
KR102554662B1 (ko) * 2020-12-15 2023-07-13 (주)현성 이동식 무인탐지장치를 이용한 인공지능 기반 안전관리 시스템
KR102327420B1 (ko) * 2021-03-19 2021-11-16 국민대학교산학협력단 훈련 데이터를 생성하고 검증하는 장치 및 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102176799B1 (ko) 진동 신호를 기반으로 한 안전 진단 방법 및 이러한 방법을 수행하는 진동 센서
KR101967339B1 (ko) 심층학습 기반의 ａｄａｓ 센서 고장 진단 및 백업을 위한 장치 및 방법
US11562224B2 (en) 1D-CNN-based distributed optical fiber sensing signal feature learning and classification method
Yi et al. Development of sensor validation methodologies for structural health monitoring: A comprehensive review
Stephen et al. Measurements of static and dynamic displacement from visual monitoring of the Humber Bridge
US11853049B2 (en) Integrity monitoring in automation systems
WO2018207973A1 (ko) 발전 설비의 자동 진단 시스템 및 자동 진단 방법
US10641681B2 (en) Structure abnormality detection system, structure abnormality detection method, and storage medium
Zhang et al. Design and analysis of a fault isolation scheme for a class of uncertain nonlinear systems
US20070239629A1 (en) Cluster Trending Method for Abnormal Events Detection
JP4635194B2 (ja) 異常検知装置
Tabrizian et al. Charged system search algorithm utilized for structural damage detection
CN113916306B (zh) 基于多传感信息融合的管道缺陷检测及定位方法
CN112268718B (zh) 轿厢门的运行状态检测方法、装置、设备和介质
CN116754022B (zh) 电缆隧道的在线检测应急预警方法及系统
Kim et al. Automated damping identification of long-span bridge using long-term wireless monitoring data with multiple sensor faults
CN114008683A (zh) 用于运行车辆的驾驶员辅助系统的方法和车辆的驾驶员辅助系统
CN106371435A (zh) 一种热源移动机器人、热源搜索系统及方法
CN113982605A (zh) 多层级盾构法隧道安全保护系统及方法
He et al. Probabilistic model based algorithms for prognostics
KR20200063538A (ko) 위치 추정 상태 진단 방법 및 이를 수행하는 자율주행로봇
Caccavale Experiments of observer-based fault detection for an industrial robot
CN116906837B (zh) 地下管线的状态监测系统及监测方法
KR101650654B1 (ko) 차폐 다심 케이블을 이용한 보안 펜스의 오동작 필터링 시스템
KR102595365B1 (ko) 아이오티 기반의 경사지 상태 분석 방법 및 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant