KR102418117B1 - Method and apparatus for diagnosing equipment condition - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은, 이중 출력을 가지는 딥러닝 모델을 이용한 고정밀 설비 상태 진단 방법 및 시스템에 연관되며, 보다 특정하게는 딥러닝 모델에서 출력되는 두 종류의 출력을 기반으로, 진단 대상의 설비 상태 데이터에 대해 '실수값'에 따라 정밀하게 진단할 수 있는 설비 상태 진단 기술에 연관된다.The present invention relates to a method and system for high-precision equipment state diagnosis using a deep learning model having dual outputs, and more specifically, based on two types of outputs output from the deep learning model, for equipment state data of a diagnosis target It is related to facility condition diagnosis technology that can accurately diagnose according to 'real value'.
이 특허는 2020년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 연구개발특구진흥재단의 지원을 받아 수행된 연구임(2020-DD-UP-0348).This patent is a research conducted with the support of the Special Research and Development Zone Promotion Foundation with funding from the government (Ministry of Science and Technology, Information and Communication) in 2020 (2020-DD-UP-0348).
본 발명의 배경이 되는 기술은 다음의 문헌에 개시되어 있다.
1) 한국 등록특허 10-1936283 (2019.01.02), "기계적 결함에 대한 진단 및 예측 방법".
2) 일본 등록특허 6851558 (2021.03.11), "이상 진단 방법, 이상 진단 장치 및 이상 진단 프로그램".
3) 한국 등록특허 10-1808461 (2017.12.06), "기계의 잔여수명 예측 방법 및 장치".
최근, 다양한 분야에서 검사 대상의 분류, 검출, 회귀 등을 실시하는데 딥러닝 모델이 상용화되고 있다. 특히, 설비의 상태를 진단하는 설비 상태 진단 분야에서는 설비의 상태를 기존의 '0', '1', '2', '3'과 같은 등급으로 분류하기 보다는, 압력, 온도, 수명 등과 같은 설비의 실제 상태를 실수값에 따라 보다 정밀하게 진단하려는 요구가 이어지고 있다.The technology underlying the present invention is disclosed in the following documents.
1) Korean Patent Registration 10-1936283 (2019.01.02), "Method for diagnosis and prediction of mechanical defects".
2) Japanese Patent Registration 6851558 (2021.03.11), "Abnormality diagnosis method, abnormality diagnosis device, and abnormality diagnosis program".
3) Korean Patent No. 10-1808461 (2017.12.06), "Method and Apparatus for Predicting Remaining Life of Machine".
Recently, deep learning models are being commercialized to perform classification, detection, regression, etc. of inspection objects in various fields. In particular, in the field of facility condition diagnosis for diagnosing facility conditions, facilities such as pressure, temperature, lifespan, etc. There is a growing demand for more precise diagnosis of the actual state of
하지만, 설비 상태를 명확하게 구분하는 딥러닝 모델을 설계하는 것은 생각보다 간단하지 않으며, 기존의 학습 방법으로 딥러닝 모델을 설계할 경우, 진단하고자 하는 정답값(ground truth, GT)이 속하는 각 구간 간의 유사도가 낮기 때문에, 전체 데이터에 대해서 예측 정확도가 떨어질 수 있다.However, designing a deep learning model that clearly classifies the equipment status is not as simple as you might think, and when designing a deep learning model with the existing learning method, each section to which the ground truth (GT) you want to diagnose belongs belongs. Since the similarity between the two is low, prediction accuracy may be lowered for the entire data.
따라서, 유사도가 차이나는 각 구간을 분류할 수 있으면서, 각 구간 내에서 정확한 실수값을 예측할 수 있는 딥러닝 모델의 설계를 통해, 설비 상태 진단 시 예측의 정확도를 보다 높일 수 있는 기술이 요구되고 있다.Therefore, technology that can further improve the accuracy of prediction when diagnosing equipment status is required through the design of a deep learning model that can classify each section with different similarities and predict an accurate real value within each section. .
본 발명은 이중 출력을 가지는 딥러닝 모델('분류 모델' 및 '회귀 모델')을 설계하고, 상기 딥러닝 모델에서 출력되는 두 종류의 출력('제1 및 제2 예측값')을 조합한 최종 예측값('실수값')에 따라, 진단 대상의 설비 상태 데이터를 보다 정밀하게 진단하는 것을 목적으로 한다.The present invention designs a deep learning model ('classification model' and 'regression model') having dual outputs, and combines two types of outputs ('first and second prediction values') output from the deep learning model. According to the predicted value ('real value'), the purpose of the diagnosis is to more precisely diagnose the equipment state data of the diagnosis target.
본 발명은 다수의 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값(GT)을, 데이터 간 유사도에 근거하여 복수의 클래스로 분류한 후, 각각의 학습용 설비 상태 데이터가 분류된 클래스를 대표하는 대표 정답값의 학습에 의해 분류 모델을 생성하고, 이와 함께, 각각의 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값(GT)을 정규화한 정규화값의 학습에 의해 회귀 모델을 생성함으로써, 이중 출력을 가지는 딥러닝 모델을 설계하는 것을 목적으로 한다.The present invention classifies the correct answer value (GT) given to a plurality of equipment state data for learning into a plurality of classes based on the similarity between the data, and then the representative correct value representing the class into which each equipment state data for learning is classified. A deep learning model with dual outputs is designed by generating a classification model by learning and generating a regression model by learning a normalized value obtained by normalizing the correct answer value (GT) given to each learning equipment state data. aim to do
본 발명은 상기 분류 모델에 의해 진단 대상의 설비 상태 데이터가 분류될 클래스의 대표 정답값을 제1 예측값으로서 획득하고, 상기 회귀 모델에 의해 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터에 부여될 정답값에 대한 정규화값을 제2 예측값으로서 획득하여, 상기 제1 예측값에 의해 얻어지는 정수값과, 상기 제2 예측값에 의해 얻어지는 소수값을 이용하여 얻어지는 실수값의 최종 예측값에 근거해, 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터를 정밀하게 상태 진단하는 것을 목적으로 한다.The present invention obtains, as a first prediction value, a representative correct value of a class into which equipment state data of a diagnosis object is to be classified by the classification model, and normalizes the correct answer value to be given to equipment state data of the diagnosis object by the regression model A value is obtained as a second predicted value, and based on an integer value obtained by the first predicted value and a final predicted value of a real value obtained using a decimal value obtained by the second predicted value, the equipment state data of the diagnosis target is obtained The purpose is to accurately diagnose the condition.
본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 방법은, 복수의 학습용 설비 상태 데이터 간 유사도에 근거하여, 상기 복수의 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 각각의 정답값(GT)을 복수의 클래스로 분류하는 단계와, 각각의 정답값이 분류된 클래스를 대표하는 대표 정답값을, 학습용 설비 상태 데이터와 함께 학습 처리하여, 분류 모델을 생성하는 단계와, 각각의 정답값에 선정된 정규화 기법을 적용하여 정규화값을 산출하는 단계와, 산출한 정규화값을, 상기 학습용 설비 상태 데이터와 함께 학습 처리하여, 회귀 모델을 생성하는 단계, 및 입력되는 진단 대상의 설비 상태 데이터에 대해, 상기 분류 모델로부터 확인되는 제1 예측값과, 상기 회귀 모델로부터 확인되는 제2 예측값을 이용하여, 상기 진단 대상의 설비 상태 진단을 위한 최종 예측값을 출력하는 단계를 포함할 수 있다.A facility state diagnosis method according to an embodiment of the present invention includes classifying each correct answer value (GT) given to the plurality of equipment state data for learning into a plurality of classes based on the similarity between a plurality of equipment state data for learning Step, the step of generating a classification model by learning and processing the representative correct value representing the class in which each correct value is classified along with the learning equipment state data, and applying the selected regularization technique to each correct value to normalize generating a regression model by calculating a value, learning and processing the calculated normalized value together with the equipment state data for learning; The method may include outputting a final predicted value for diagnosing the equipment state of the diagnosis target by using the first predicted value and the second predicted value identified from the regression model.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 설비 상태 진단 시스템은, 복수의 학습용 설비 상태 데이터 간 유사도에 근거하여, 상기 복수의 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 각각의 정답값(GT)을, 복수의 클래스로 분류하는 전처리부와, 상기 각각의 정답값이 분류된 클래스를 대표하는 대표 정답값을, 상기 학습용 설비 상태 데이터와 함께 학습 처리하여, 분류 모델을 생성하는 분류 모델 생성부와, 상기 각각의 정답값에 선정된 정규화 기법을 적용하여, 정규화값을 산출하는 정규화 처리부와, 상기 산출한 정규화값을, 상기 학습용 설비 상태 데이터와 함께 학습 처리하여, 회귀 모델을 생성하는 회귀 모델 생성부, 및 입력되는 진단 대상의 설비 상태 데이터에 대해, 상기 분류 모델로부터 확인되는 제1 예측값과, 상기 회귀 모델로부터 확인되는 제2 예측값을 이용하여, 상기 진단 대상의 설비 상태 진단을 위한 최종 예측값을 출력하는 진단 처리부를 포함할 수 있다.In addition, the equipment state diagnosis system according to an embodiment of the present invention divides each correct answer value (GT) given to the plurality of equipment state data for learning into a plurality of classes, based on the degree of similarity between the plurality of equipment state data for learning. A pre-processing unit for classifying, a classification model generating unit for generating a classification model by learning and processing a representative correct value representing a class into which each correct value is classified, together with the learning equipment state data, and each correct value A normalization processing unit for calculating a normalized value by applying the selected normalization technique to , a regression model generation unit for generating a regression model by learning the calculated normalized value together with the learning equipment state data, and an input diagnosis A diagnostic processing unit for outputting a final predicted value for diagnosing the equipment state of the object to be diagnosed by using the first predicted value confirmed from the classification model and the second predicted value confirmed from the regression model with respect to the equipment state data of the object can do.
본 발명에서 제안하는 학습 방법에 의해 구축되는 딥러닝 모델(분류 모델, 회귀 모델)에서 출력되는 두 종류의 출력을 조합하여 얻어지는 최종 예측값('실수값')에 따라, 진단 대상의 설비 상태 데이터에 대한 진단 정확도를 향상시킬 수 있다.According to the final predicted value ('real value') obtained by combining two types of outputs output from the deep learning model (classification model, regression model) built by the learning method proposed in the present invention, diagnostic accuracy can be improved.
본 발명에 따르면, 단순히 다중 레이어 구조의 딥러닝 모델을 생성해 설비 상태 진단을 위한 최종 예측값을 구하는 것이 아니라, 다수의 학습용 설비 상태 데이터 간 유사도를 고려해 정답값을 복수의 구간(클래스)으로 분류한 후, 구간 별로 대표 정답값의 학습 처리와, 상기 정답값을 정규화한 정규화값의 학습 처리를 각각 실시해 두 종류의 출력을 가지는 딥러닝 모델(분류 모델 및 회귀 모델)을 생성하고, 상기 딥러닝 모델을 기반으로 진단 대상의 설비 상태 진단을 위한 최종 예측값을 출력함으로써, 기존의 학습 방식에서의 전체 구간에서 데이터간 유사도가 낮은 경향을 보일 때 예측의 정확도가 낮아지는 문제를 해소할 수 있다.According to the present invention, instead of simply generating a deep learning model with a multi-layer structure to obtain a final predicted value for equipment state diagnosis, the correct answer value is classified into a plurality of sections (classes) in consideration of the similarity between a plurality of equipment state data for learning. After that, a deep learning model (a classification model and a regression model) having two types of outputs is generated by performing the learning process of the representative correct value for each section and the learning process of the normalized value normalizing the correct answer value, respectively, and the deep learning model By outputting the final predicted value for diagnosing the equipment state of a diagnosis target based on
본 발명에 따르면, 네트워크 구조에 적합한 데이터 전처리 방식을 사용하여, 딥러닝 기반의 상태 진단을 실시하는 다양한 산업 분야, 예컨대, 지능형 생산 공장인 스마트 팩토리나, 의료 장비나 검사 장비 등을 활용한 상태 진단에 적합한 딥러닝 모델을 구축할 수 있다.According to the present invention, by using a data pre-processing method suitable for a network structure, various industrial fields that perform deep learning-based condition diagnosis, for example, state diagnosis using smart factories, which are intelligent production factories, medical equipment, inspection equipment, etc. It is possible to build a deep learning model suitable for
도 1은 기존의 제품(설비) 상태 진단 방법을 설명하기 위한 일례를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 시스템의 개략적인 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 시스템에서, 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값(GT)을 분류하는 전처리 과정을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 시스템에서, 학습에 의해 두 종류의 출력을 가지는 딥러닝 모델을 생성하는 학습 과정을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 시스템에서, 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값(GT)을 정규화하는 정규화 과정을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 시스템에서, 학습된 딥러닝 모델의 출력을 기반으로 최종 예측값을 구하는 일례를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 시스템에서, 두 종류의 출력을 가지는 딥러닝 모델의 손실 총합을 구하는 일례를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 방법의 순서를 도시한 흐름도이다.1 shows an example for explaining the existing product (equipment) state diagnosis method.
2 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a facility state diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a pre-processing process for classifying a correct answer value (GT) given to equipment state data for learning in the equipment state diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a learning process of generating a deep learning model having two types of outputs by learning in the facility state diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a normalization process for normalizing a correct answer value (GT) given to equipment state data for learning in the equipment state diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating an example of obtaining a final predicted value based on an output of a learned deep learning model in the facility state diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating an example of calculating the total loss of a deep learning model having two types of outputs in the facility state diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart illustrating a procedure of a method for diagnosing a facility state according to an embodiment of the present invention.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, since various changes may be made to the embodiments, the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all modifications, equivalents and substitutes for the embodiments are included in the scope of the rights.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the examples are used for the purpose of description only, and should not be construed as limiting. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or a combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It should be understood that this does not preclude the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the embodiment belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same components are given the same reference numerals regardless of the reference numerals, and the overlapping description thereof will be omitted. In describing the embodiment, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the gist of the embodiment, the detailed description thereof will be omitted.
도 1은 기존의 제품(설비) 상태 진단 방법을 설명하기 위한 일례를 나타낸다.1 shows an example for explaining the existing product (equipment) state diagnosis method.
최근에는 스마트 팩토리(smart factory) 구현을 위한 다양한 기술들이 집중 연구되고 있다. 스마트 팩토리 구현을 위해서는 공정 데이터가 필요하고, 그 결과로 나타나는 제품의 품질 데이터가 DB(data base)화 되어 있어야 한다. 공정 데이터는 원료량, 원료 품질, 제조 공정 데이터(온도, 습도 등) 및 설비 운전 조건 등의 다양한 데이터일 수 있다. 즉, 스마트 팩토리는 입력(input)과 출력(output)의 상관관계를 분석하여 품질을 예측하고, 대량 결함 발생을 사전에 방지하고, 설비 고장을 사전에 예측하여 선제적으로 대응할 수 있어야 한다.Recently, various technologies for implementing a smart factory have been intensively studied. In order to implement a smart factory, process data is required, and the resulting product quality data must be converted into a DB (data base). The process data may be various data such as raw material amount, raw material quality, manufacturing process data (temperature, humidity, etc.) and facility operation conditions. That is, the smart factory should be able to predict quality by analyzing the correlation between input and output, prevent mass defects in advance, and predict equipment failure in advance to respond preemptively.
상태 진단 시스템은 스마트 팩토리 구현을 위한 핵심 기술일 수 있다. 예를 들어, 상태 진단 시스템은 비전 시스템, 광학 모듈, 데이터 처리 모듈 및 MMI(Man machine interface) 모듈로 구성되어 제품의 결함을 실시간 검사하고 제품의 품질을 판정할 수 있다. 이때, 상태 진단 시스템의 주요 요소는 영상에서 결함의 위치와 종류를 판단하는 데이터 처리 모듈(또는 결함 인식 모듈)일 수 있다.A state diagnosis system may be a core technology for implementing a smart factory. For example, the condition diagnosis system may be configured with a vision system, an optical module, a data processing module, and a man machine interface (MMI) module to inspect product defects in real time and determine product quality. In this case, the main element of the state diagnosis system may be a data processing module (or a defect recognition module) that determines the location and type of a defect in the image.
비전 시스템은 제품의 표면 결함을 검사할 수 있다. 광학 모듈은 제품을 촬영하기 위해서 카메라와 조명으로 구성되어 제품에 대한 영상을 획득할 수 있다. 데이터 처리 모듈은 광학 모듈에서 획득된 영상에서 결함을 검사할 수 있다. MMI 모듈은 제품에 대한 영상과 상태 진단 결과를 표시(또는 디스플레이) 및 저장할 수 있다.The vision system can inspect the surface of the product for defects. The optical module is composed of a camera and a light to take a picture of the product, and can acquire an image of the product. The data processing module may inspect the defect in the image acquired by the optical module. The MMI module can display (or display) and store images and status diagnosis results for products.
특히, 영상에서 결함의 위치와 종류를 판단하는 인식 모듈이 상태 진단 성능에 영향을 미치는 주요 요소이다. 예전에는 정상과 결함을 판단하기 위해, 개발자의 경험적 판단으로 rule-base 방법에 의존하여 특징의 주요 인자를 추출하는 알고리즘 개발 방법으로 시스템을 개발하였지만, 이러한 방법은 개발 기간이 길어지고, 제품과 결함에 따라 매번 주요 인자 추출 알고리즘을 개발해야 하는 단점과 그에 따른 인식 성능 저하가 나타났다. 따라서 최근에는 결함 검출 및 분류를 위한 특징 추출을 스스로 할 수 있는 딥러닝 기술을 이용하여 인식 알고리즘을 개발하는 추세이다.In particular, the recognition module that determines the location and type of the defect in the image is a major factor affecting the state diagnosis performance. In the past, the system was developed as an algorithm development method that extracts the main factors of features by relying on the rule-base method based on the developer's empirical judgment to determine normality and defects. Accordingly, the disadvantage of having to develop a major factor extraction algorithm each time and the resulting decrease in recognition performance appeared. Therefore, in recent years, there is a trend to develop recognition algorithms using deep learning technology that can extract features for defect detection and classification by itself.
이처럼 머신 비전(Machine Vision)과 이미지 데이터(image data)를 이용하여 설비 상태를 진단하는 기술에는 딥러닝 방법이 많이 사용되고 있다. 딥러닝은 신경망 레이어가 깊게 쌓여있는 구조이며, 학습된 뉴럴 네트워크(또는 인공 신경망)를 이용하면 검사 대상의 상태 진단을 고속으로 수행할 수 있다. 학습된 뉴럴 네트워크는 입력 데이터를 확장하고, 레이블 데이터를 확장하여 이 둘을 믹싱하여 새로운 데이터를 생성하는 것으로 학습된 것일 수 있다.As such, a deep learning method is widely used in a technology for diagnosing equipment status using machine vision and image data. Deep learning is a structure in which neural network layers are deeply stacked, and by using a learned neural network (or artificial neural network), it is possible to perform a high-speed diagnosis of the state of a test target. The trained neural network may be learned by expanding input data, expanding label data, and mixing the two to generate new data.
뉴럴 네트워크(또는 인공 신경망)는 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경을 모방한 통계학적 학습 알고리즘을 포함할 수 있다. 뉴럴 네트워크는 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다.Neural networks (or artificial neural networks) can include statistical learning algorithms that mimic the neurons of biology in machine learning and cognitive science. A neural network may refer to an overall model having problem-solving ability by changing the bonding strength of synapses through learning in which artificial neurons (nodes) formed a network by bonding of synapses.
뉴럴 네트워크는 심층 뉴럴 네트워크 (Deep Neural Network)를 포함할 수 있다. 뉴럴 네트워크는 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), 퍼셉트론(perceptron), FF(Feed Forward), RBF(Radial Basis Network), DFF(Deep Feed Forward), LSTM(Long Short Term Memory), GRU(Gated Recurrent Unit), AE(Auto Encoder), VAE(Variational Auto Encoder), DAE(Denoising Auto Encoder), SAE(Sparse Auto Encoder), MC(Markov Chain), HN(Hopfield Network), BM(Boltzmann Machine), RBM(Restricted Boltzmann Machine), DBN(Depp Belief Network), DCN(Deep Convolutional Network), DN(Deconvolutional Network), DCIGN(Deep Convolutional Inverse Graphics Network), GAN(Generative Adversarial Network), LSM(Liquid State Machine), ELM(Extreme Learning Machine), ESN(Echo State Network), DRN(Deep Residual Network), DNC(Differentiable Neural Computer), NTM(Neural Turning Machine), CN(Capsule Network), KN(Kohonen Network) 및 AN(Attention Network)를 포함할 수 있다.The neural network may include a deep neural network. Neural networks include Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), Perceptron, Feed Forward (FF), Radial Basis Network (RBF), Deep Feed Forward (DFF), Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), Auto Encoder (AE), Variational Auto Encoder (VAE), Denoising Auto Encoder (DAE), Sparse Auto Encoder (SAE), Markov Chain (MC), Hopfield Network (HN), Boltzmann Machine (BM) ), Restricted Boltzmann Machine (RBM), Deep Belief Network (DBN), Deep Convolutional Network (DCN), Deconvolutional Network (DN), Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DCIGN), Generative Adversarial Network (GAN), Liquid State Machine (LSM) ), Extreme Learning Machine (ELM), Echo State Network (ESN), Deep Residual Network (DRN), Differential Neural Computer (DNC), Neural Turning Machine (NTM), Capsule Network (CN), Kohonen Network (KN), and AN (Attention Network) may be included.
한편, 설비 상태를 명확하게 구분하는 회귀 모델을 설계하는 것은 단순하지 않다. 예를 들어, 진단하고자 하는 정답값(ground truth, GT)이 '0'~'29' 사이의 구간을 가진다고 가정하면, '0'~'14' 사이의 정답값을 갖는 학습용 설비 상태 데이터는 서로 간의 유사도가 높을 수 있으나, '15'~'29' 사이의 정답값을 갖는 학습용 설비 상태 데이터와는 유사도가 낮을 수 있다.On the other hand, it is not simple to design a regression model that clearly classifies the equipment state. For example, assuming that the ground truth (GT) to be diagnosed has a section between '0' and '29', the learning equipment state data with a correct value between '0' and '14' are mutually exclusive. The similarity between the two may be high, but the similarity may be low with the learning equipment state data having a correct value between '15' and '29'.
즉, 설비 상태 데이터에서 서로 다른 구간 사이의 유사도는 낮지만 각 구간 내의 데이터끼리의 유사도는 높은 현상이 발생하는데, 이러한 특징을 갖는 설비 상태 데이터의 집합에 대해서 기존의 학습 방식으로 딥러닝 모델을 설계하면, 각 구간 간의 유사도가 낮기 때문에 전체 데이터에 대해서 정확한 예측이 어려워 정확도가 낮아질 수 있다.That is, the similarity between the different sections in the facility status data is low, but the similarity between the data within each section is high. Then, since the similarity between each section is low, it is difficult to accurately predict the entire data, and thus the accuracy may be lowered.
그러므로 본 발명은, 유사도가 차이나는 각 구간을 분류할 수 있으면서, 각 구간 내에서 정확한 실수값을 예측할 수 있는 이중 출력을 가지는 딥러닝 모델을 설계하고, 상기 딥러닝 모델의 이중 출력 기반으로 설비의 상태를 진단함으로써, 설비 상태 진단 시 전체 데이터에 대해서 예측의 정확도를 높일 수 있다.Therefore, the present invention is to design a deep learning model having dual outputs capable of predicting accurate real values within each section while classifying each section with a different degree of similarity, and based on the double output of the deep learning model, the equipment By diagnosing the state, it is possible to increase the accuracy of prediction with respect to the entire data when diagnosing the equipment state.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 시스템의 개략적인 구성을 도시한 블록도이다.2 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a facility state diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 시스템(200)은, 전처리부(210), 분류 모델 생성부(220), 및 진단 처리부(250)를 포함하여 구성할 수 있다. 또한, 실시예에 따라, 설비 상태 진단 시스템(200)은, 정규화 처리부(230), 회귀 모델 생성부(240), 손실값 연산부(260) 및 업데이트 처리부(270)를 각각 추가하여 구성할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the facility
전처리부(210)는 복수의 학습용 설비 상태 데이터 간 유사도에 근거하여, 상기 복수의 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 각각의 정답값(Ground Truth, GT)을, 복수의 클래스로 분류하는 기능을 한다.The
상기 학습용 설비 상태 데이터는, 압력, 온도, 수명 등과 같이 각종 설비의 상태를 나타내는 물리량으로서, 실제 상태를 나타내는 실수값일 수 있다.The equipment state data for learning is a physical quantity indicating the state of various equipment, such as pressure, temperature, lifespan, and the like, and may be a real value indicating an actual state.
상기 학습용 설비 상태 데이터에는, 지도학습 방식에 따른 학습 처리를 위해 사전에 정답값(GT)이 사전에 부여될 수 있다. 본 명세서에서 상기 정답값은 예를 들어, '0'~'29' 사이의 정수값으로 가정한다.The correct answer value GT may be given in advance to the learning equipment state data for learning processing according to the supervised learning method. In the present specification, it is assumed that the correct answer is, for example, an integer value between '0' and '29'.
후술하는 분류 모델의 생성을 위해, 전처리부(210)는 각 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값의 전체 구간('0'~'29')을 데이터 간 유사도 분석을 기반으로 복수의 구간(클래스)으로 구분하고, 각 구간에 포함된 정답값(GT)들을, 해당 정답값들을 대표하는 대표 정답값으로 대체하는 데이터 전처리를 할 수 있다. 이를 통해 전처리된 데이터를 기반으로 학습에 의해 분류 모델이 생성되도록 할 수 있다.For the generation of a classification model to be described later, the
구체적으로, 전처리부(210)는 복수의 학습용 설비 상태 데이터 각각에 대해, 데이터 간 유사도 분석을 수행하고, 유사도 분석 결과에 근거하여, 복수의 클래스 별로 정답값 범위를 설정하고, 상기 정답값 범위를 고려하여, 각각의 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값을, 복수의 클래스 중 어느 하나의 클래스에 속하도록 분류할 수 있다. 또한, 전처리부(210)는 각각의 정답값이 분류된 클래스를 대표하는 대표 정답값을 지정할 수 있다.Specifically, the
이하, 도 3을 참조하여 전처리부(210)를 설명한다.Hereinafter, the
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 시스템에서, 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값(GT)을 분류하는 전처리 과정을 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating a pre-processing process for classifying a correct answer value (GT) given to equipment state data for learning in the equipment state diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 전처리부(210)는 '0'~'29' 사이의 정답값(310)이 부여된 복수(예, 30개)의 학습용 설비 상태 데이터가 입력되면, 데이터 간 유사도 분석을 수행하여, 유사도가 높은 학습용 설비 상태 데이터끼리 그룹화하고, 유사도가 선정된 수준 이상 차이나는 학습용 설비 상태 데이터를 서로 다른 그룹으로 그룹화할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the
전처리부(210)는 학습용 설비 상태 데이터의 그룹 수 만큼 복수의 클래스(320)를 마련하고, 각 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값(310)의 클래스를 분류할 수 있다.The
예를 들면, 전처리부(210)는 30개의 학습용 설비 상태 데이터를 데이터 간 유사도에 따라 그룹 A, B, C로 그룹화할 경우, 그에 맞춰 정답값(310)을 분류할 클래스(320)도 제1 클래스~제3 클래스로 마련하고, 각 그룹에 속한 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값(310) 중, 최소 정답값과 최대 정답값을 이용해 각 클래스(320)의 정답값 범위를, 도 3의 표(330)에 도시된 것처럼 제1 클래스('0~9'), 제2 클래스('10~19'), 제3 클래스('20~29')로 설정할 수 있다.For example, when the
만일, 30개의 학습용 설비 상태 데이터를 그룹 A, B, C, D로 그룹화한 경우, 전처리부(210)는 정답값(310)을 분류할 클래스(320)도 그룹 수에 맞춰 제1 클래스~제4 클래스(320)로 마련하고, 각 클래스(320)의 정답값 범위를, 예를 들면, 제1 클래스('0~8'), 제2 클래스('9~16'), 제3 클래스('17~24'), 제4 클래스('25~29')와 같이 변경해 설정할 수 있다.If 30 pieces of equipment state data for learning are grouped into groups A, B, C, and D, the
표(330)의 정답값 범위를 참조하여, 전처리부(210)는 각 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값(310)을 제1 클래스, 제2 클래스, 제3 클래스 중 어느 하나로 분류하고, 각 클래스(320)로 분류된 정답값(310)들을 대표하는 대표 정답값을, 제1 클래스('0'), 제2 클래스('1'), 제3 클래스('2')과 같이 지정할 수 있다.With reference to the correct value range of the table 330, the
상술한 전처리 과정을 통해, 전처리부(210)는 30개의 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값(310)을, 학습용 설비 상태 데이터 간 유사도에 근거하여, 제1 클래스~제3 클래스 중 어느 하나의 클래스(320)로 분류하는 전처리를 실시할 수 있다. 이때, 전처리부(210)는 각 클래스를 대표하는 대표 정답값을, '0', '1', '2'와 같은 '0' 이상의 정수로 지정해 둘 수 있다.Through the above-described pre-processing process, the
분류 모델 생성부(220)는 상기 각각의 정답값이 분류된 클래스를 대표하는 대표 정답값을, 상기 학습용 설비 상태 데이터와 함께 학습 처리하여, 분류 모델을 생성하는 기능을 한다.The classification
일례로, 분류 모델 생성부(220)는, 전처리부(210)에 의해 전처리된 데이터인 학습용 설비 상태 데이터 및 대표 정답값을, 컨볼루션 신경망(CNN)과 같은 뉴럴 네트워크에 학습 처리하여, 학습된 뉴럴 네트워크로서의 분류 모델을 생성할 수 있다.As an example, the classification
여기서 분류 모델은, 진단 대상의 설비 상태 데이터가 입력될 경우, 상기 복수의 클래스(제1~제3 클래스) 중 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터가 분류될 클래스의 대표 정답값을 출력하는 모델일 수 있다. 예를 들어, 분류 모델은 컨볼루션 레이어(Convolution layer), 배치 정규화(Batch Normalization layer), 맥스풀링(Max Pooling layer), 활성화 함수(Activation function) 등으로 구성된 기본 블록이 여러 층으로 연결된 구조로 만들어질 수 있다.Here, the classification model may be a model that outputs a representative correct answer value of a class in which the equipment state data of the diagnosis object is to be classified among the plurality of classes (first to third classes) when equipment state data of a diagnosis target is input have. For example, a classification model is constructed in a structure in which basic blocks composed of a convolution layer, a batch normalization layer, a max pooling layer, and an activation function are connected in multiple layers. can get
후술하는 회귀 모델의 생성을 위한 학습 처리에 앞서, 각 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값(GT)을 정규화하는 처리를 통해, 많은 양의 데이터를 처리함에 있어 데이터의 범위를 일치시키거나 분포를 유사하게 만들어 줌으로써 데이터의 신뢰도를 높이는 것이 요구된다.Prior to the learning process for generating a regression model to be described later, through the process of normalizing the correct answer value (GT) given to each learning equipment state data, the range of data is matched or the distribution is adjusted in processing a large amount of data It is required to increase the reliability of the data by making them similar.
이를 위해, 정규화 처리부(230)는 클래스 별로, 각각의 정답값에 선정된 정규화 기법을 적용하여, 정규화값(normalized GT)을 산출하는 기능을 한다.To this end, the
즉, 정규화 처리부(230)는 상술한 데이터 전처리 과정에서 클래스 별로 분류된 정답값들을, 각 클래스의 정보, 예컨대, 최소값과 최대값을 이용해 정규화 처리할 수 있다.That is, the
상기 정규화 기법으로는, 평균값을 이용한 정규화, 중간값을 이용한 정규화, Quantile 정규화, 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization) 및 Z-점수 정규화(Z-Score Normalization) 등으로 다양하게 적용 가능하지만, 후술하는 도 5에서는, 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization)에 따라 각 정답값에 대한 정규화값을 산출하는 것을 예를 들어 설명한다.The normalization technique is variously applicable to normalization using an average value, normalization using a median value, quantile normalization, Min-Max Normalization, and Z-Score Normalization, etc., but will be described later. In FIG. 5, calculation of a normalized value for each correct value according to Min-Max Normalization will be described as an example.
최소-최대 정규화란, 모든 특성(feature)에 대해 최소값을 '0'으로 변환하고, 최대값을 '1'로 변환하고, 다른 값들은 '0'과 1' 사이의 값(즉, 소수값)으로 변환하여 정규화하는 기법으로서, 이 기법에 따르면, 예를 들어, 어떤 특성의 최소값이 '20'이고 최대값이 '40'이면, '30'이라는 값은, '0'과 '1' 사이 중간인 '0.5'로 변환될 수 있다.Min-max normalization is, for all features, the minimum value is converted to '0', the maximum value is converted to '1', and other values are between '0' and 1' (i.e. decimal values). As a technique for normalizing by transforming into can be converted to '0.5'.
이하, 도 5를 참조하여 정규화 처리부(230)를 설명한다.Hereinafter, the
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 시스템에서, 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값(GT)을 정규화하는 정규화 과정을 도시한 도면이다.5 is a diagram illustrating a normalization process for normalizing a correct answer value (GT) given to equipment state data for learning in the equipment state diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 정규화 처리부(230)는 각 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 '0~29' 사이의 정답값(GT)(510)에 하기 식에 따른 최소-최대 정규화를 적용함으로써, '0'과 '1' 사이의 소수값으로 정규화할 수 있다.Referring to FIG. 5 , the
(X - MIN) / (MAX - MIN)(X - MIN) / (MAX - MIN)
도 5에는, 정답값(GT)(510)을 Min-max 정규화한 정규화값(520)이 클래스 별로 도시되어 있다.In FIG. 5 , a normalized value 520 obtained by performing Min-max normalization of a correct answer value (GT) 510 is shown for each class.
먼저, 정답값(510) 중 제1 클래스로 분류된 '0~9'에 대해, 정규화 처리부(230)는 제1 클래스의 최소값 '0'은 '0'으로 변환하고, 제1 클래스의 최대값 '9'는 '1'로 변환하고, '0~9' 사이의 정답값은, (X - 0) / (9 - 0)의 X에 대입하여 정규화값을 산출할 수 있다.First, for '0 to 9' classified as the first class among the correct answer values 510, the
또한, 정답값(510) 중 제2 클래스로 분류된 '10~19'에 대해, 정규화 처리부(230)는 제2 클래스의 최소값 '10'은 '0'으로 변환하고, 제2 클래스의 최대값 '19'는 '1'로 변환하고, '10~19' 사이의 정답값은, (X - 10) / (19 - 10)의 X에 대입하여 정규화값을 산출할 수 있다.Also, with respect to '10 to 19' classified as the second class among the correct values 510, the
또한, 정답값(510) 중 제3 클래스로 분류된 '20~29'에 대해, 정규화 처리부(230)는 제3 클래스의 최소값 '20'은 '0'으로 변환하고, 제3 클래스의 최대값 '29'는 '1'로 변환하고, '20~29' 사이의 정답값은, (X - 20) / (29 - 20)의 X에 대입하여 정규화값을 산출할 수 있다.In addition, with respect to '20 to 29' classified into the third class among the correct values 510, the
만일 정답값이 '15'인 경우, 상기 정답값은, '10~19' 사이에 속하므로, 대표 정답값 '1'로 지정된 제2 클래스로 분류되게 된다. 이 경우, 정규화 처리부(230)는 상기 제2 클래스의 정답값 범위('10'~'19') 중 최소값('10')과 최대값('19')을 상기 식에 대입하여, (15-10) / (19-10) = 0.55와 같이 정규화값을 산출하고, 정답값 '15'를, 산출된 정규화값 '0.55'로 변환해 정규화할 수 있다.If the correct answer value is '15', the correct answer value belongs to the range '10 to 19', and thus is classified into the second class designated as the representative correct value '1'. In this case, the
이처럼, 정규화 처리부(230)는 정답값(GT)(510)에 대한 정규화 처리를 통해, 클래스 별 최대값과 최소값을 제외한 나머지 정답값(GT)(510)들을, '0'과 '1' 사이의 소수값으로 변환할 수 있게 된다.In this way, the
회귀 모델 생성부(240)는 상기 산출한 정규화값을, 상기 학습용 설비 상태 데이터와 함께 학습 처리하여, 회귀 모델을 생성하는 기능을 한다.The regression
일례로, 회귀 모델 생성부(240)는 정규화 처리부(230)에 의해 정규화된 데이터인 학습용 설비 상태 데이터 및 정규화값을, 컨볼루션 신경망(CNN)과 같은 뉴럴 네트워크에 학습 처리하여, 학습된 뉴럴 네트워크로서의 회귀 모델을 생성할 수 있다.As an example, the
여기서 회귀 모델은, 진단 대상의 설비 상태 데이터가 입력될 경우, 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터에 부여될 정규화된 상태의 정답값, 즉, 정규화값을 출력하는 모델일 수 있다. 이러한 회귀 모델도, 예컨대, 컨볼루션 레이어(Convolution layer), 배치 정규화(Batch Normalization layer), 맥스풀링(Max Pooling layer), 활성화 함수(Activation function) 등으로 구성된 기본 블록이 여러 층으로 연결된 구조로 만들어질 수 있다.Here, the regression model may be a model that outputs a correct value of a normalized state to be given to the equipment state data of the diagnosis target, that is, a normalized value when the equipment state data of the diagnosis target is input. This regression model is also made into a structure in which basic blocks composed of, for example, a convolution layer, a batch normalization layer, a max pooling layer, an activation function, etc. are connected in multiple layers. can get
이하, 도 4를 참조하여, 이중 출력을 가지는 딥러닝 모델(400)을 구축하기 위한 분류 모델 생성부(220) 및 회귀 모델 생성부(240)에 관해 설명한다.Hereinafter, the
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 시스템에서, 학습에 의해 두 종류의 출력을 가지는 딥러닝 모델을 생성하는 학습 과정을 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating a learning process of generating a deep learning model having two types of outputs by learning in the facility state diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 본 발명의 설비 상태 진단 시스템에서는, 분류 모델(410)로부터의 출력단 외에, 회귀 모델(420)을 위한 출력단을 추가적으로 설계하여, 하나의 뉴럴 네트워크에서, 분류 모델(410)로부터의 출력단과 회귀 모델(420)로부터의 출력단으로 분기하는 형태의 신경망 구조를 가지는 딥러닝 모델(400)을 구축할 수 있다.Referring to FIG. 4 , in the facility state diagnosis system of the present invention, an output terminal for the regression model 420 is additionally designed in addition to the output terminal from the classification model 410 , and in one neural network, the It is possible to build a
즉, 본 발명의 딥러닝 모델은, 분류 모델(410)로부터의 출력단과 회귀 모델(420)로부터의 출력단을 모두 가지는 이중 출력 구조의 딥러닝 모델(400)로 설계될 수 있다. 이에 따라, 후술하는 진단 처리부(250)에서는 딥러닝 모델(400)의 이중 출력을 기반으로 얻어지는 최종 예측값에 따라, 설비 상태를 보다 정밀하게 진단할 수 있게 된다.That is, the deep learning model of the present invention may be designed as a
구체적으로 설명하면, 분류 모델 생성부(220)에서, 전처리된 데이터인 학습용 설비 상태 데이터 및 대표 정답값을, 뉴럴 네트워크에 학습 처리하여, 학습된 뉴럴 네트워크로서의 분류 모델(410)을 생성하는 것과 함께, 정규화된 데이터인 학습용 설비 상태 데이터 및 정규화값을, 뉴럴 네트워크에 학습 처리하여, 학습된 뉴럴 네트워크로서의 회귀 모델(420)을 생성할 수 있다.Specifically, in the classification
여기서, 분류 모델(410)은 진단 대상의 설비 상태 데이터가 입력될 경우, 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터가 분류될 제1~제3 클래스 중 어느 하나의 클래스를 대표하는 대표 정답값을, 딥러닝 모델(400)의 제1 예측값으로서 출력하는 모델일 수 있다.Here, when the equipment state data of the diagnosis target is input, the classification model 410 calculates a representative correct answer value representing any one of the first to third classes to which the equipment state data of the diagnosis target is classified by deep learning. It may be a model that is output as the first prediction value of the
또한, 회귀 모델(420)은 진단 대상의 설비 상태 데이터가 입력될 경우, 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터에 부여될 정규화된 상태의 정답값, 즉, 정규화값을, 딥러닝 모델(400)의 제2 예측값으로서 출력하는 모델일 수 있다.In addition, the regression model 420 sets the correct value of the normalized state to be given to the equipment state data of the diagnosis target when the equipment state data of the diagnosis target is input, that is, the normalized value of the
분류 모델(410)의 출력(제1 예측값)인 대표 정답값 '0', '1', '2'는, 앞서 전처리부(210)에서, 클래스를 대표하는 대표 정답값을 '0', '1', '2'와 같은 '0' 이상의 정수로 지정해 두었으므로, 후술하는 최종 예측값의 정수 부분을 결정하는데 이용될 수 있다.Representative correct values '0', '1', and '2', which are the outputs (first predicted values) of the classification model 410 , are '0', ' Since an integer greater than or equal to '0', such as 1' or '2', is designated, it can be used to determine the integer part of the final predicted value, which will be described later.
또한, 회귀 모델(420)의 출력(제2 예측값)인 정규화값은, 앞서 정규화 처리부(230)에서, 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값들을, 해당 정답값이 분류된 클래스 별로 정규화하여, 클래스 별 최소값과 최대값을 제외한 다른 정답값들을 소수값으로 변환해 두었으므로, 후술하는 최종 예측값의 소수 부분을 결정하는데 이용될 수 있다.In addition, the normalized value that is the output (the second predicted value) of the regression model 420 is normalized by the
이와 같이, 본 발명에 따르면, 다수의 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값(GT)을, 데이터 간 유사도에 근거하여 복수의 클래스로 분류한 후, 각각의 학습용 설비 상태 데이터가 분류된 클래스를 대표하는 대표 정답값의 학습에 의해 분류 모델(410)을 생성하고, 이와 함께, 각각의 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값(GT)을 정규화한 정규화값의 학습에 의해 회귀 모델(420)을 생성함으로써, 이중 출력을 가지는 딥러닝 모델(400)의 설계를 통해, 기존의 학습 방식에서의 전체 구간에서 데이터간 유사도가 낮은 경향을 보일 때 예측의 정확도가 낮아지는 문제를 해소하여, 설비 상태 진단 시 예측의 정확도를 보다 높일 수 있다.As described above, according to the present invention, after classifying the correct answer value (GT) given to a plurality of equipment state data for learning into a plurality of classes based on the degree of similarity between the data, each equipment state data for learning represents the classified class. The classification model 410 is generated by learning the representative correct answer value to By doing so, through the design of the
분류 모델(410)과 회귀 모델(420)로 이루어지는 딥러닝 모델(400)에 대해, 각각의 학습에 사용된 데이터의 각 파라미터(parameter)에 적용되는 가중치(weight)는 데이터베이스(미도시)에 저장될 수 있다.For the
실시예에 따라, 설비 상태 진단 시스템(200)은, 손실값 연산부(260) 및 업데이트 처리부(270)를 포함하여 구성할 수 있다.According to an embodiment, the facility
손실값 연산부(260)는 상기 분류 모델 및 상기 회귀 모델에 대해, 손실 함수(loss function)를 이용하여, 각각의 손실값(loss)을 구하는 기능을 한다.The loss
일례로, 손실값 연산부(260)는, 교차 엔트로피(Cross Entropy, CE), 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE), 및 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE) 등으로 예시되는 손실 함수(loss function)를 이용하여, 분류 모델(410) 및 회귀 모델(420)에 대해 각각의 손실값을 구할 수 있다.As an example, the
여기서, 손실 함수는, 딥러닝 모델(400)에 의해 예측된 값이 실제 값과 가까운 정도를 측정하기 위해 사용되는 함수로서, 정답값에 대한 오류를 수치화해 나타낼 수 있다. 즉, 손실 함수는, 딥러닝 모델(400)에 의해 예측된 값이 오답에 가까울수록 큰 값을 산출하게 되고, 반대로 정답값에 가까울수록 작은 값을 산출하게 된다.Here, the loss function is a function used to measure the degree to which a value predicted by the
각각의 손실값을 합산한 손실 총합이 커질수록, 예측값과 실제값의 오차가 커지는 것을 의미하기 때문에, 상기 손실 총합을 기반으로 역전파를 실시해 오차를 바로잡는 과정이 필요하다.As the sum total of losses by summing the respective loss values increases, the error between the predicted value and the actual value increases. Therefore, a process of correcting the error by performing backpropagation based on the total loss is required.
이를 위해, 업데이트 처리부(270)는 구해지는 각각의 손실값을 합산한 손실 총합(Total loss)을 기반으로 역전파(Backpropagation)를 수행하여, 차기의 학습용 설비 상태 데이터의 각 파라미터에 적용할 가중치를 업데이트하는 기능을 한다.To this end, the
즉, 업데이트 처리부(270)는, 앞서 데이터베이스에 저장해 놓은 딥러닝 모델(400)의 각 파라미터에 대한 가중치(weight)를 데이터베이스에서 판독하고, 이를 분류 모델 및 회귀 모델에 대해서 각각의 손실 함수(loss function)을 사용하여 구한 손실 총합을 기반으로 업데이트 할 수 있다.That is, the
이하, 도 7을 참조하여 손실값 연산부(260)에서 손실 총합을 구하는 과정을 설명한다.Hereinafter, a process of calculating the total loss in the loss
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 시스템에서, 두 종류의 출력을 가지는 딥러닝 모델의 손실 총합을 구하는 일례를 도시한 도면이다.7 is a diagram illustrating an example of calculating the total loss of a deep learning model having two types of outputs in the facility state diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
도 7을 참조하면, 손실값 연산부(260)는, 진단 대상의 설비 상태 데이터가 딥러닝 모델(400)에 입력됨에 따라, 딥러닝 모델(400) 중 분류 모델로부터 출력되는 제1 예측값에 대한 손실값을 교차 엔트로피(CE)에 따라 연산하고, 상기 딥러닝 모델(400) 중 회귀 모델로부터 출력되는 제2 예측값에 대한 손실값을 평균 제곱 오차(MSE)에 따라 연산하고, 각각의 손실값을 합산하는 선형 결합을 통해, 상기 딥러닝 모델(400) 전체의 손실 총합(Total loss)을 구할 수 있다.Referring to FIG. 7 , the loss
이후, 업데이트 처리부(270)는, 손실값 연산부(260)에서 얻어지는 손실 총합을 기반으로 역전파를 실시하면서, 딥러닝 모델(400)의 학습 처리 후에 저장해 둔 파라미터의 가중치(weight)를 업데이트하는 것에 의해, 실제값과의 오차를 최소화할 수 있다.Then, the
즉, 업데이트 처리부(270)는 분류 모델의 손실 함수와 회귀 모델의 손실 함수로부터 구해지는 두 종류의 손실값을 이용하여, 분류 모델과 회귀 모델로 구성된 하나의 딥러닝 모델(400)을, 역전파에 의해 재학습함으로써 갱신할 수 있다.That is, the
진단 처리부(250)는 입력되는 진단 대상의 설비 상태 데이터에 대해, 상기 분류 모델로부터 확인되는 제1 예측값과, 상기 회귀 모델로부터 확인되는 제2 예측값을 이용하여, 상기 진단 대상의 설비 상태 진단을 위한 최종 예측값을 출력하는 기능을 한다.The
일례로, 진단 처리부(250)는 상기 분류 모델로부터, 상기 복수의 클래스 중, 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터가 분류될 클래스를 대표하는 대표 정답값(예, '0', '1', '2' 등)을, 상기 제1 예측값으로서 확인하고, 상기 회귀 모델로부터, 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터에 부여될 정답값에 대한 정규화값(예, '0', '1', '0'과 '1' 사이의 소수값)을, 상기 제2 예측값으로서 확인한 후, 상기 분류 모델 및 상기 회귀 모델로부터 확인한 제1 및 제2 예측값을 이용하여, 상기 최종 예측값을 출력할 수 있다.For example, the
즉, 진단 처리부(250)는 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터가 분류될 클래스에 설정되어 있는 정답값 범위를, 상기 제1 예측값(대표 정답값)을 이용해 식별하고, 상기 제2 예측값(정규화값)에 상기 선정된 정규화 기법을 역으로 적용하여 얻어지는 값이, 상기 정답값 범위에 포함되면, 상기 얻어지는 값을, 상기 최종 예측값으로서 출력할 수 있다.That is, the
진단 처리부(250)는 회귀 모델로부터 출력되는 제2 예측값은 정규화값이기 때문에, 상기 제2 예측값에 정규화 기법을 역 적용하여, 상기 제2 예측값을 실제 예측하려는 스케일(scale)의 값으로 복원할 수 있다. 예를 들어, 진단 처리부(250)는 분류 모델의 class output(대표 정답값)이 '2'이고, 회귀 모델의 regression output(정규화값)이 '0.4'이면, 최소-최대 정규화의 역 적용에 의해 실제 값을 0.4 * (29-20) + 20 = 23.6으로 복원할 수 있다. 상기 복원된 값 '23.6'은 대표 정답값 '2'가 지정된 정답값 범위('20'~'29')에 속하는 값이므로, 진단 처리부(250)는 상기 복원된 값 '23.6'을 최종 예측값으로서 출력할 수 있다.Since the second predicted value output from the regression model is a normalized value, the
이 경우의 제1 예측값은, 제2 예측값(정규화값)의 정규화 기법의 역 적용에 따라 복원되는 값이, 본래의 스케일로 복원되었는지 확인하기 위한 레퍼런스로 사용되고 있으며, 최종 예측값 자체는 제2 예측값(정규화값)에 정규화 기법을 역 적용하는 것으로 구해질 수 있다.In this case, the first predicted value is used as a reference for confirming whether the value restored according to the inverse application of the normalization technique of the second predicted value (normalized value) is restored to the original scale, and the final predicted value itself is the second predicted value ( It can be obtained by inversely applying the normalization technique to the normalized value).
다른 일례로, 진단 처리부(250)는 상기 제1 예측값을, 상기 최종 예측값의 정수 부분으로서 결정하고, 상기 제2 예측값을, 상기 최종 예측값의 소수 부분으로서 결정하고, 상기 정수 부분 및 상기 소수 부분을 포함하여, 상기 최종 예측값을 출력할 수도 있다.In another example, the
이하, 도 6을 참조하여, 진단 처리부(250)를 설명한다.Hereinafter, the
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 시스템에서, 학습된 딥러닝 모델(400)의 출력을 기반으로 최종 예측값을 구하는 일례를 도시한 도면이다.6 is a diagram illustrating an example of obtaining a final predicted value based on the output of the learned
도 6을 참조하면, 진단 처리부(250)는 하나의 딥러닝 모델(400)에서 출력되는 2종류의 예측값('6' 및 '0.02')을 이용하여, 설비 상태 진단을 위한 최종 예측값('6.02')을 출력할 수 있다.Referring to FIG. 6 , the
예를 들어, 진단 처리부(250)는 딥러닝 모델(400) 내 분류 모델로부터의 제1 예측값('6')을 최종 예측값의 정수 부분으로 결정하고, 딥러닝 모델(400) 내 회귀 모델로부터의 제2 예측값('0.02')을 최종 예측값의 소수 부분으로 결정하고, 제1 및 제2 예측값의 합산에 의해, 최종 예측값('6.02')을 출력할 수 있다.For example, the
이와 같이, 진단 처리부(250)는 하나의 딥러닝 모델(400)에서 출력되는 이중 출력을 조합하여 설비 상태 진단을 위한 최종 예측값을 실수값 형태로 출력함으로써, 딥러닝 모델(400)을 기반으로, 온도와 습도, 수명 등 다양한 물리량에 대한 진단 대상의 설비 상태 데이터를 보다 정밀하게 진단할 수 있고, 기존의 학습 방식에서의 전체 구간에서 데이터간 유사도가 낮은 경향을 보일 때 예측의 정확도가 낮아지는 문제를 해소할 수 있다.As such, the
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 설비 상태 진단 방법의 순서를 도시한 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating a procedure of a method for diagnosing a facility state according to an embodiment of the present invention.
본 실시예에 따른 설비 상태 진단 방법은, 상술한 설비 상태 진단 시스템(200)에 의해 수행될 수 있다.The facility condition diagnosis method according to the present embodiment may be performed by the facility
도 8을 참조하면, 단계(810)에서, 설비 상태 진단 시스템(200)은, 복수의 학습용 설비 상태 데이터 각각에 대해, 데이터 간 유사도 분석을 수행한다.Referring to FIG. 8 , in
단계(820)에서, 설비 상태 진단 시스템(200)은, 상기 유사도 분석 결과에 근거하여, 복수의 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 각각의 정답값(GT)을, 복수의 클래스로 분류한다.In
단계(830)에서, 설비 상태 진단 시스템(200)은, 각각의 정답값이 분류된 클래스를 대표하는 대표 정답값을, 상기 학습용 설비 상태 데이터와 함께 학습 처리하여, 분류 모델을 생성한다.In
단계(840)에서, 설비 상태 진단 시스템(200)은, 각각의 정답값에 선정된 정규화 기법을 적용하여, 정규화값을 산출한다.In
단계(850)에서, 설비 상태 진단 시스템(200)은, 산출한 정규화값을, 상기 학습용 설비 상태 데이터와 함께 학습 처리하여, 회귀 모델을 생성한다.In
단계(860 내지 870)에서, 설비 상태 진단 시스템(200)은, 입력되는 진단 대상의 설비 상태 데이터에 대해, 상기 분류 모델로부터 확인되는 제1 예측값과, 상기 회귀 모델로부터 확인되는 제2 예측값을 이용하여, 상기 진단 대상의 설비 상태 진단을 위한 최종 예측값을 출력한다.In
제1 및 제2 예측값의 조합에 의해 최종 예측값을 출력하는 일례로, 설비 상태 진단 시스템(200)은 분류 모델의 class output(대표 정답값)이 '2'이고, 회귀 모델의 regression output(정규화값)이 '0.4'이면, 최소-최대 정규화의 역 적용에 의해 실제 값을 0.4 * (29-20) + 20 = 23.6으로 복원하고, 복원된 값 '23.6'이 대표 정답값 '2'가 지정된 정답값 범위('20'~'29')에 속하는 값이므로, 복원된 값 '23.6'을 최종 예측값으로서 출력할 수 있다.As an example of outputting the final predicted value by the combination of the first and second predicted values, in the facility
제1 및 제2 예측값의 조합에 의해 최종 예측값을 출력하는 다른 일례로, 도 6을 참조하면, 설비 상태 진단 시스템(200)은 딥러닝 모델 내 분류 모델로부터의 제1 예측값('6')을 최종 예측값의 정수 부분으로 결정하고, 딥러닝 모델 내 회귀 모델로부터의 제2 예측값('0.02')을 최종 예측값의 소수 부분으로 결정하고, 제1 및 제2 예측값의 합산에 의해, 최종 예측값('6.02')을 출력할 수도 있다.As another example of outputting the final predicted value by the combination of the first and second predicted values, referring to FIG. 6 , the facility
이와 같이, 본 발명에서 제안하는 학습 방법에 의해 구축되는 딥러닝 모델(분류 모델, 회귀 모델)에서 출력되는 두 종류의 출력을 조합하여 얻어지는 최종 예측값('실수값')에 따라, 진단 대상의 설비 상태 데이터에 대한 진단 정확도를 보다 향상시킬 수 있다.In this way, according to the final predicted value ('real value') obtained by combining two types of outputs output from the deep learning model (classification model, regression model) built by the learning method proposed in the present invention, the equipment of the diagnosis target It is possible to further improve the diagnostic accuracy of the state data.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device. The software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or apparatus, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. , or may be permanently or temporarily embody in a transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited drawings, those skilled in the art may apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques are performed in an order different from the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.
200: 설비 상태 진단 시스템
210: 전처리부
220: 분류 모델 생성부
230: 정규화 처리부
240: 회귀 모델 생성부
250: 진단 처리부
260: 손실값 연산부
270: 업데이트 처리부200: equipment status diagnosis system
210: preprocessor
220: classification model generation unit
230: normalization processing unit
240: regression model generator
250: diagnostic processing unit
260: loss value calculation unit
270: update processing unit
Claims (10)
상기 각각의 정답값이 분류된 클래스를 대표하는 대표 정답값을, 상기 학습용 설비 상태 데이터와 함께 학습 처리하여, 분류 모델을 생성하는 단계;
상기 각각의 정답값에 선정된 정규화 기법을 적용하여, 정규화값을 산출하는 단계;
상기 산출한 정규화값을, 상기 학습용 설비 상태 데이터와 함께 학습 처리하여, 회귀 모델을 생성하는 단계; 및
입력되는 진단 대상의 설비 상태 데이터에 대해,
상기 분류 모델로부터 확인되는 제1 예측값과, 상기 회귀 모델로부터 확인되는 제2 예측값을 이용하여, 상기 진단 대상의 설비 상태 진단을 위한 최종 예측값을 출력하는 단계
를 포함하는 설비 상태 진단 방법.classifying each correct answer value (GT) given to the plurality of equipment state data for learning into a plurality of classes based on the similarity between the plurality of equipment state data for learning;
generating a classification model by learning and processing a representative correct value representing a class in which each correct value is classified, together with the learning equipment state data;
calculating a normalized value by applying a selected normalization technique to each correct answer value;
generating a regression model by learning the calculated normalized value together with the learning equipment state data; and
Regarding the equipment status data to be inputted,
outputting a final predicted value for diagnosing the equipment state of the diagnosis target by using the first predicted value confirmed from the classification model and the second predicted value confirmed from the regression model
A facility condition diagnosis method comprising a.
상기 복수의 클래스로 분류하는 단계는,
상기 복수의 학습용 설비 상태 데이터 각각에 대해, 데이터 간 유사도 분석을 수행하는 단계;
상기 유사도 분석 결과에 근거하여, 상기 복수의 클래스 별로 정답값 범위를 설정하는 단계; 및
상기 정답값 범위를 고려하여, 각각의 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값을, 상기 복수의 클래스 중 어느 하나의 클래스에 속하도록 분류하는 단계
를 포함하는 설비 상태 진단 방법.According to claim 1,
The step of classifying into the plurality of classes,
performing similarity analysis between the data for each of the plurality of learning equipment state data;
setting a correct answer range for each of the plurality of classes based on the similarity analysis result; and
Classifying the correct answer value given to each learning equipment state data to belong to any one class among the plurality of classes in consideration of the correct answer value range
A facility condition diagnosis method comprising a.
상기 분류 모델로부터, 상기 복수의 클래스 중, 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터가 분류될 클래스를 대표하는 대표 정답값을, 상기 제1 예측값으로서 확인하는 단계; 및
상기 회귀 모델로부터, 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터에 부여될 정답값에 대한 정규화값을, 상기 제2 예측값으로서 확인하는 단계
를 더 포함하고,
상기 최종 예측값을 출력하는 단계는,
상기 진단 대상의 설비 상태 데이터가 분류될 클래스에 설정되어 있는 정답값 범위를, 상기 제1 예측값을 이용해 식별하는 단계; 및
상기 제2 예측값에 상기 선정된 정규화 기법을 역으로 적용하여 얻어지는 값이, 상기 정답값 범위에 포함되면, 상기 얻어지는 값을, 상기 최종 예측값으로서 출력하는 단계
를 포함하는 설비 상태 진단 방법.According to claim 1,
identifying, from the classification model, a representative correct value representing a class to which the equipment state data of the diagnosis target is to be classified, as the first predicted value, among the plurality of classes; and
confirming, from the regression model, a normalized value for a correct answer value to be given to the equipment state data of the diagnosis target as the second predicted value;
further comprising,
Outputting the final predicted value comprises:
identifying a correct answer value range set in a class to which the equipment state data of the diagnosis target is to be classified, using the first predicted value; and
outputting the obtained value as the final predicted value when a value obtained by inversely applying the selected normalization technique to the second predicted value is included in the correct value range
A facility condition diagnosis method comprising a.
상기 분류 모델로부터, 상기 복수의 클래스 중, 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터가 분류될 클래스를 대표하는 대표 정답값을, 상기 제1 예측값으로서 확인하는 단계; 및
상기 회귀 모델로부터, 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터에 부여될 정답값에 대한 정규화값을, 상기 제2 예측값으로서 확인하는 단계
를 더 포함하고,
상기 최종 예측값을 출력하는 단계는,
상기 제1 예측값을, 상기 최종 예측값의 정수 부분으로서 결정하는 단계;
상기 제2 예측값을, 상기 최종 예측값의 소수 부분으로서 결정하는 단계; 및
상기 정수 부분 및 상기 소수 부분을 포함하여, 상기 최종 예측값을 출력하는 단계
를 포함하는 설비 상태 진단 방법.According to claim 1,
identifying, from the classification model, a representative correct value representing a class to which the equipment state data of the diagnosis target is to be classified, as the first predicted value, among the plurality of classes; and
confirming, from the regression model, a normalized value for a correct answer value to be given to the equipment state data of the diagnosis target as the second predicted value;
further comprising,
Outputting the final predicted value comprises:
determining the first predicted value as an integer part of the final predicted value;
determining the second predicted value as a fractional part of the final predicted value; and
outputting the final predicted value including the integer part and the fractional part
A facility condition diagnosis method comprising a.
상기 분류 모델 및 상기 회귀 모델에 대해, 교차 엔트로피(Cross Entropy , CE), 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE), 및 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE) 중 어느 하나로 선택되는 손실 함수(loss function)를 이용하여, 각각의 손실값을 구하는 단계; 및
구해지는 각각의 손실값을 합산한 손실 총합(Total loss)을 기반으로 역전파(Backpropagation)를 수행하여, 차기의 학습용 설비 상태 데이터의 각 파라미터에 적용할 가중치를 업데이트하는 단계
를 더 포함하는 설비 상태 진단 방법.According to claim 1,
For the classification model and the regression model, a cross entropy (CE), a mean squared error (MSE), and a mean absolute error (MAE) are selected as any one of a loss function (loss). function) to obtain each loss value; and
A step of updating the weight to be applied to each parameter of the next equipment state data for learning by performing backpropagation based on the total loss obtained by adding up the respective loss values.
Equipment condition diagnosis method further comprising a.
상기 각각의 정답값이 분류된 클래스를 대표하는 대표 정답값을, 상기 학습용 설비 상태 데이터와 함께 학습 처리하여, 분류 모델을 생성하는 분류 모델 생성부;
상기 각각의 정답값에 선정된 정규화 기법을 적용하여, 정규화값을 산출하는 정규화 처리부;
상기 산출한 정규화값을, 상기 학습용 설비 상태 데이터와 함께 학습 처리하여, 회귀 모델을 생성하는 회귀 모델 생성부; 및
입력되는 진단 대상의 설비 상태 데이터에 대해,
상기 분류 모델로부터 확인되는 제1 예측값과, 상기 회귀 모델로부터 확인되는 제2 예측값을 이용하여, 상기 진단 대상의 설비 상태 진단을 위한 최종 예측값을 출력하는 진단 처리부
를 포함하는 설비 상태 진단 시스템.a preprocessor for classifying each correct answer value (GT) given to the plurality of equipment state data for learning into a plurality of classes based on the similarity between the plurality of equipment state data for learning;
a classification model generation unit for generating a classification model by learning and processing a representative correct value representing a class into which each correct value is classified together with the learning equipment state data;
a normalization processing unit for calculating a normalized value by applying a selected normalization technique to each correct answer value;
a regression model generator for generating a regression model by learning and processing the calculated normalized value together with the learning equipment state data; and
Regarding the equipment status data to be inputted,
A diagnosis processing unit for outputting a final predicted value for diagnosing the equipment state of the diagnosis target by using a first predicted value confirmed from the classification model and a second predicted value confirmed from the regression model
A facility condition diagnosis system comprising a.
상기 전처리부는,
상기 복수의 학습용 설비 상태 데이터 각각에 대해, 데이터 간 유사도 분석을 수행하고, 상기 유사도 분석 결과에 근거하여, 상기 복수의 클래스 별로 정답값 범위를 설정하고, 상기 정답값 범위를 고려하여, 각각의 학습용 설비 상태 데이터에 부여된 정답값을, 상기 복수의 클래스 중 어느 하나의 클래스에 속하도록 분류하는
설비 상태 진단 시스템.7. The method of claim 6,
The preprocessor is
For each of the plurality of learning equipment state data, a similarity analysis between data is performed, and based on the similarity analysis result, a correct answer value range is set for each of the plurality of classes, and the correct answer value range is taken into account for each learning Classifying the correct answer value given to the equipment state data to belong to any one of the plurality of classes
Equipment health diagnosis system.
상기 진단 처리부는,
상기 분류 모델로부터, 상기 복수의 클래스 중, 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터가 분류될 클래스를 대표하는 대표 정답값을, 상기 제1 예측값으로서 확인하고,
상기 회귀 모델로부터, 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터에 부여될 정답값에 대한 정규화값을, 상기 제2 예측값으로서 확인하고,
상기 진단 대상의 설비 상태 데이터가 분류될 클래스에 설정되어 있는 정답값 범위를, 상기 제1 예측값을 이용해 식별하고,
상기 제2 예측값에 상기 선정된 정규화 기법을 역으로 적용하여 얻어지는 값이, 상기 정답값 범위에 포함되면, 상기 얻어지는 값을, 상기 최종 예측값으로서 출력하는
설비 상태 진단 시스템.7. The method of claim 6,
The diagnostic processing unit,
From the classification model, a representative correct value representing a class in which the equipment state data of the diagnosis target is to be classified among the plurality of classes is identified as the first predicted value;
From the regression model, a normalized value for a correct answer value to be given to the equipment state data of the diagnosis target is confirmed as the second predicted value,
Identify the correct answer value range set in the class to which the equipment state data of the diagnosis target is to be classified using the first predicted value,
When a value obtained by inversely applying the selected normalization technique to the second predicted value is included in the correct value range, the obtained value is output as the final predicted value
Equipment health diagnosis system.
상기 진단 처리부는,
상기 분류 모델로부터, 상기 복수의 클래스 중, 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터가 분류될 클래스를 대표하는 대표 정답값을, 상기 제1 예측값으로서 확인하고,
상기 회귀 모델로부터, 상기 진단 대상의 설비 상태 데이터에 부여될 정답값에 대한 정규화값을, 상기 제2 예측값으로서 확인하고,
상기 제1 예측값을, 상기 최종 예측값의 정수 부분으로서 결정하고, 상기 제2 예측값을, 상기 최종 예측값의 소수 부분으로서 결정하고, 상기 정수 부분 및 상기 소수 부분을 포함하여, 상기 최종 예측값을 출력하는
설비 상태 진단 시스템.7. The method of claim 6,
The diagnostic processing unit,
From the classification model, a representative correct value representing a class in which the equipment state data of the diagnosis target is to be classified among the plurality of classes is identified as the first predicted value;
From the regression model, a normalized value for a correct answer value to be given to the equipment state data of the diagnosis target is confirmed as the second predicted value,
determining the first predicted value as an integer part of the final predicted value, determining the second predicted value as a fractional part of the final predicted value, and including the integer part and the fractional part to output the final predicted value
Equipment health diagnosis system.
상기 분류 모델 및 상기 회귀 모델에 대해, 교차 엔트로피(Cross Entropy, CE), 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE), 및 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE) 중 어느 하나로 선택되는 손실 함수(loss function)를 이용하여, 각각의 손실값을 구하는 손실값 연산부; 및
구해지는 각각의 손실값을 합산한 손실 총합(Total loss)을 기반으로 역전파(Backpropagation)를 수행하여, 차기의 학습용 설비 상태 데이터의 각 파라미터에 적용할 가중치를 업데이트하는 업데이트 처리부
를 더 포함하는 설비 상태 진단 시스템.7. The method of claim 6,
For the classification model and the regression model, a loss function selected as any one of cross entropy (CE), mean squared error (MSE), and mean absolute error (MAE) function), a loss value calculating unit that calculates each loss value; and
An update processing unit that updates the weight to be applied to each parameter of the next learning equipment state data by performing backpropagation based on the total loss obtained by adding up each loss value
Equipment condition diagnosis system further comprising a.
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KR102201198B1 (en) * | 2020-05-22 | 2021-01-11 | 서울시립대학교 산학협력단 | Apparatus and method for classifying data by using machine learning and ensemble method |
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