KR20180098921A - 제품고장 진단장치 및 그 제품고장 진단방법 - Google Patents

제품고장 진단장치 및 그 제품고장 진단방법 Download PDF

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KR20180098921A
KR20180098921A KR1020170025697A KR20170025697A KR20180098921A KR 20180098921 A KR20180098921 A KR 20180098921A KR 1020170025697 A KR1020170025697 A KR 1020170025697A KR 20170025697 A KR20170025697 A KR 20170025697A KR 20180098921 A KR20180098921 A KR 20180098921A
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양철승
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한승헌
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Abstract

제품고장 진단장치 및 그 제품고장 진단방법이 개시된다. 본 발명에 따른 제품고장 진단장치는, 적어도 하나의 제품의 정상상태에 대응하는 음원 파라미터를 저장하는 음원 저장부; 제품에 대응하는 소음을 집음하는 소음 집음부; 소음 집음부에 의해 집음되는 소음을 음원 파라미터와 비교하는 소음 비교부; 및 소음 비교부에 의해 비교되는 결과에 따라 제품에 대한 고장여부를 진단하는 고장 진단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

제품고장 진단장치 및 그 제품고장 진단방법{HOME APPLIANCE FAILURE DIAGNOSIS APPARATUS AND METHOD THEREFOR}
본 발명은 제품고장 진단장치 및 그 제품고장 진단방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 일반인이 간편하게 제품에 대한 고장여부를 진단할 수 있도록 하는 제품고장 진단장치 및 그 제품고장 진단방법에 관한 것이다.
펌프, 모터 등과 같은 기계장치들뿐만 아니라 세탁기, 냉장고 등과 같은 전자제품들(이하에서는 기계장치, 전자제품 등을 통합하여 '제품'이라고 명명한다)은 고장의 위험에 노출되어 있으며, 연속적으로 사용하는 시간이 길수록 고장의 위험성은 한층 높아진다.
이와 같은 제품들이 고장이 난 후에 사후 조치를 취하는 경우에는 비용도 많이 지출될 뿐만 아니라 필요할 때에 사용하지 못하는 불편을 초래하게 된다. 따라서, 제품의 고장을 미리 예측할 수 있는 고장 예측에 대한 관심이 높아지고 있다.
그러나, 일반적인 고장 예측은 해당 제품에 대한 전문적인 지식을 가지고 있는 숙련된 사람에 의해 이루어지거나, 복잡하고 값비싼 장치를 이용하여 이루어지기 때문에 일반인이 간편하게 제품에 대한 고장여부를 진단할 수 없다는 문제점이 있다.
공개특허공보 제10-1999-0009677호 (공개일자: 1999. 02. 05)
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로서, 일반인이 간편하게 제품에 대한 고장여부를 진단할 수 있도록 하는 제품고장 진단장치 및 그 제품고장 진단방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 제품고장 진단장치는, 적어도 하나의 제품의 정상상태에 대응하는 음원 파라미터 및 진동 파라미터를 저장하는 음원 저장부; 제품에 대응하는 소음 및 진동 중의 적어도 하나를 집음하는 소음 집음부; 소음 집음부에 의해 집음되는 소음 또는 진동을 음원 파라미터 또는 진동 파라미터와 비교하는 소음 비교부; 및 소음 비교부에 의해 비교되는 결과에 따라 제품에 대한 고장여부를 진단하는 고장 진단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술한 제품고장 진단장치는, 사용자로부터 특정 제품에 대한 선택신호를 수신하는 선택신호 수신부; 소음 집음부에 의해 집음되는 소음 또는 진동 중 선택신호에 대응하는 소음 또는 진동을 제외한 다른 소음 또는 진동을 제거하는 소음 제거부를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 소음 비교부는 소음 제거부에 의해 다른 소음 또는 진동이 제거된 소음을 음원 파라미터와 비교한다.
전술한 제품고장 진단장치는, 음원 파라미터 또는 진동 파라미터에 기초하여 선택신호에 대응하는 특정 제품의 주파수 특성을 판단하는 주파수특성 판단부를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 소음 제거부는 특정 제품의 주파수 특성에 기초하여 다른 소음 또는 진동을 제거한다.
전술한 제품고장 진단장치는, 네트워크를 통해 지정된 서버와 통신을 연결하는 통신 연결부; 및 고장 진단부에 의해 진단되는 결과를 서버에 전송하며, 서버로부터 그에 대응하는 판단을 피드백 받는 진단결과 전송부를 더 포함할 수도 있다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 제품고장 진단방법은, 제품고장 진단장치에 의해 수행되는 제품고장 진단방법에 있어서, 적어도 하나의 제품의 정상상태에 대응하는 음원 파라미터 및 진동 파라미터를 저장하는 단계; 제품에 대응하는 소음 및 진동 중의 적어도 하나를 집음하는 단계; 소음 집음단계에 의해 집음되는 소음 또는 진동을 음원 파라미터 또는 진동 파라미터와 비교하는 단계; 및 비교단계에 의해 비교되는 결과에 따라 제품에 대한 고장여부를 진단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술한 제품고장 진단방법은, 사용자로부터 특정 제품에 대한 선택신호를 수신하는 단계; 소음 집음단계에 의해 집음되는 소음 또는 진동 중 선택신호에 대응하는 소음 또는 진동을 제외한 다른 소음 또는 진동을 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 비교단계는 소음 제거단계에 의해 다른 소음 또는 진동이 제거된 소음 또는 진동을 음원 파라미터 또는 진동 파라미터와 비교한다.
전술한 제품고장 진단방법은, 음원 파라미터 또는 진동 파라미터에 기초하여 선택신호에 대응하는 특정 제품의 주파수 특성을 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 소음 제거단계는 특정 제품의 주파수 특성에 기초하여 다른 소음 또는 진동을 제거한다.
전술한 제품고장 진단방법은, 네트워크를 통해 지정된 서버와 통신을 연결하는 단계; 및 고장여부 진단단계에 의해 진단되는 결과를 서버에 전송하며, 서버로부터 그에 대응하는 판단을 피드백 받는 단계를 더 포함할 수도 있다.
본 발명은 일반인이 자신의 컴퓨터나 이동통신단말기를 이용하거나 또는 컴퓨터, 이동통신단말기 등에 설치된 어플리케이션을 이용하여 간편하게 주변의 제품에 대한 고장여부를 진단할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 제품고장 진단장치의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 집음되는 소음에서 특정 제품에 대한 소음을 제외한 다른 소음을 제거하는 방법의 예를 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 3은 제품고장 진단장치가 네트워크를 통해 지정된 서버와 연결된 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 단말기에 모듈의 형태로 설치된 제품고장 진단장치의 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 제품고장 진단방법을 나타낸 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 제품고장 진단장치 및 그 제품고장 진단방법을 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 제품고장 진단장치의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 제품고장 진단장치(100)는 음원 저장부(110), 소음 집음부(120), 소음 비교부(130), 고장 진단부(140), 선택신호 수신부(150), 소음 제거부(160), 주파수특성 판단부(170), 통신 연결부(180) 및 진단결과 전송부(190)를 포함할 수 있다.
음원 저장부(110)는 적어도 하나의 제품의 정상상태에 대응하는 음원 파라미터 및 진동 파라미터를 저장한다. 냉장고, 세탁기 등의 제품들은 모터, 팬 등의 회전, 컴프레셔(compressor)의 작동 등에 의해 주기적으로 소음 또는 진동을 발생시키는데, 이와 같은 소음 또는 진동은 제품마다 서로 구별된다. 따라서, 본 발명의 실시예에서는 각 제품들의 정상상태에서의 음원 또는 진동을 제품음원 파라미터 또는 제품진동 파라미터로 저장할 수 있다. 또한, 음원 저장부(110)는 제품음원 파라미터 또는 제품진동 파라미터가 어떠한 음원 파라미터 또는 진동 파라미터들의 결합인지 예를 들어, 특정제품 음원 파라미터가 모터음원 파라미터와 컴프레셔 음원 파라미터 등의 음원 파라미터의 결합으로 이루어졌다는 등으로 세분화하여 저장할 수도 있다. 이 경우, 음원 저장부(110)는 각각의 음원 파라미터 또는 진동 파라미터에 대응하는 주파수특성을 저장할 수 있다.
소음 집음부(120)는 제품에 대응하는 소음 또는 진동을 집음한다. 제품에서 주기적으로 발생되는 소음 또는 진동은 제품 케이스 외부로 전달되어 공기 중으로 발생되는 것과 제품의 틈새로 공기 중에 직접 전파되는 것의 결합으로 이루어진다. 이때, 소음 집음부(120)는 공기 중으로 전파되는 전체 소음 또는 전체 진동을 집음한다.
소음 비교부(130)는 소음 집음부(120)에 의해 집음되는 소음 또는 진동을 음원 파라미터 또는 진동 파라미터와 비교한다. 이때, 소음 비교부(130)는 소음 집음부(120)에 의해 집음되는 제품의 전체 소음 또는 전체 진동을 해당 제품의 정상상태의 제품음원 파라미터 또는 제품진동 파라미터와 비교하며, 또한 제품음원 파라미터 또는 제품진동 파라미터를 이루는 각각의 세부적인 음원 파라미터들 또는 진동 파라미터들과 비교할 수 있다.
고장 진단부(140)는 소음 비교부(130)에 의해 비교되는 결과에 따라 제품에 대한 고장여부를 진단한다. 즉, 고장 진단부(140)는 소음 집음부(120)에 의해 집음되는 제품의 소음 또는 진동이 해당 제품의 제품음원 파라미터 또는 제품진동 파라미터와 동일한지의 여부에 따라 제품에 대한 정상여부를 판단할 수 있다. 또한, 고장 진단부(140)는 소음 집음부(120)에 의해 집음되는 제품의 소음 또는 진동이 해당 제품의 제품음원 파라미터 또는 제품진동 파아미터와 다른 경우에는 집음되는 제품의 소음 또는 진동을 각각의 세부적인 음원 파라미터들 또는 진동 파라미터들과 비교하면서 동일한 주파수특성의 소거하여 어떠한 소음 또는 진동의 주파수특성이 추가되었는지를 판단할 수 있다.
선택신호 수신부(150)는 사용자로부터 특정 제품에 대한 선택신호를 수신한다. 즉, 소음 집음부(120)가 주변의 소음 또는 진동을 집음할 때에 사용자로부터 어느 제품에 대한 소음 또는 진동만을 선택할 것인지에 대한 선택신호를 수신할 수 있다.
소음 제거부(160)는 소음 집음부(120)에 의해 집음되는 소음 또는 진동 중 선택신호에 대응하는 소음 또는 진동을 제외한 다른 소음 또는 진동을 제거한다. 즉, 소음 제거부(160)는 소음 집음부(120)에 의해 집음되는 주변의 여러 소음 또는 진동들 중에서 선택된 제품의 제품음원 파라미터 또는 제품진동 파라미터와 동일 또는 유사한 음원 또는 진동을 제외한 다른 소음 또는 진동을 제거한다. 이때, 소음 제거부(160)는 도 2에 도시한 바와 같이, 다른 소음 또는 진동에 대응하는 반대 음파 또는 파형을 생성하여 결합함으로써 선택된 제품에 대응하는 음원 또는 진동만을 남길 수 있다. 이 경우, 소음 비교부(130)는 소음 제거부(160)에 의해 다른 소음 또는 진동이 제거된 소음 또는 진동을 음원 저장부(110)에 저장된 음원 파라미터 또는 진동 파라미터와 비교한다.
주파수특성 판단부(170)는 음원 파라미터 또는 진동 파라미터에 기초하여 선택신호에 대응하는 특정 제품의 주파수 특성을 판단한다. 이때, 주파수특성 판단부(170)는 딥러닝(deep learning) 알고리즘을 이용하여 집음된 소음 또는 진동에서 해당 제품의 음원 파라미터 또는 진동 파라미터와 동일 또는 유사한 주파수 특성을 판단할 수 있다.
딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는데 사용하는 기술이다. 예를 들어, 컴퓨터는 사진만으로 개와 고양이를 구분하지 못한다. 하지만, 사람은 아주 쉽게 구분할 수 있다. 이를 위해, '기계학습(Machine Learning)'이라는 방법이 고안되었다. 이것은 많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고, 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술이다. 즉, 기계학습은 저장된 개 사진과 비슷한 사진이 입력되면, 이를 개 사진이라고 컴퓨터가 분류하도록 한 것이다.
데이터를 어떻게 분류할 것인가를 놓고, 이미 많은 기계학습 알고리즘이 등장하였다. 그 중 의사결정 나무, 베이지안망, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 인공신경망 등이 대표적이다. 이 중 딥러닝은 인공신경망의 후예이다.
딥러닝(deep learning)은 인공신경망의 한계를 극복하기 위해 제안된 기계학습 방법이다. 딥러닝의 핵심은 분류를 통한 예측이다. 인간이 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견하여 사물을 구분하듯이 컴퓨터가 데이터를 구분한다. 이와 같은 분별 방식은 크게 두 가지로 나뉜다. 지도 학습(supervised learning)과 비지도 학습(unsupervised learning)이 그것이다. 기존의 기계학습 알고리즘은 대부분 지도 학습에 기초한다.
지도 학습 방식은 컴퓨터에 먼저 정보를 가르치는 방법이다. 예를 들어, 사진을 주고, '이 사진은 고양이'라고 알려주는 방식이다. 컴퓨터는 미리 학습된 결과를 바탕으로 고양이 사진을 구분하게 된다.
비지도 학습은 이와 같은 배움의 과정이 없다. 즉, '이 사진은 고양이'라는 배움의 과정 없이 '이 사진은 고양이이군'이라고 컴퓨터가 스스로 학습한다. 지도 학습과 비교하여 진보한 기술이며, 컴퓨터의 높은 연산 능력이 요구된다. 구글(Google)이 현재 비지도 학습 방식으로 유튜브에 등록된 동영상 중 고양이 동영상을 식별하는 딥러닝 기술을 개발한 상태이다.
이 경우, 소음 제거부(160)는 특정 제품의 주파수 특성에 기초하여 다른 소음 또는 진동을 제거한다.
통신 연결부(180)는 네트워크를 통해 지정된 서버와 통신을 연결한다. 이때, 통신 연결부(180)는 CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband CDMA), LTE(Long Term Evolution) 등의 이동통신망이나 와이파이(Wi-Fi), 와이브로(Wibro) 등의 무선통신망 등을 이용하여 네트워크 상의 지정된 특정 서버와 통신을 연결함으로써, 도 3에 도시한 바와 같이 제품고장 진단장치(100)가 네트워크(10)를 통해 연결된 서버와 데이터를 송수신하도록 할 수 있다.
진단결과 전송부(190)는 고장 진단부(140)에 의해 진단되는 결과를 서버(200)에 전송하며, 서버(200)로부터 그에 대응하는 판단을 피드백 받는다. 이때, 진단결과 전송부(190)는 고장 진단부(140)에 의해 진단된 결과를 서버(200)에 전송할 수 있을 뿐만 아니라 소음 집음부(120)에 의해 집음되는 소음 또는 진동 자체를 서버(200)에 전송하거나 소음 제거부(160)에 의해 다른 소음 또는 진동이 제거된 제품에 대응하는 소음 또는 진동을 서버(200)에 전송할 수도 있다.
이로써, 본 발명에 따른 제품고장 진단장치(100)는 도 4에 도시한 바와 같이, 이동통신단말기(20)에 모듈의 형태로 설치될 수 있으며, 딥러닝 알고리즘을 통해 생활가전이나 다른 특정 제품에 대한 소음 또는 진동으로부터 자체적으로 해당 제품의 고장여부를 진단하고, 진단한 제품의 진단결과를 서버(200)로부터 확인을 받거나 자체적으로 진단이 어려운 소음 또는 진동을 서버(200)에 전송하여 정확한 진단을 받을 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 제품고장 진단방법을 나타낸 흐름도이다. 본 발명의 실시예에 따른 제품고장 진단방법은 도 1에 나타낸 제품고장 진단장치(100)에 의해 수행되거나 이동통신단말기(20)에 설치된 어플리케이션을 통해 수행될 수 있다. 이하에서는 이동통신단말기(20)에 설치된 어플리케이션을 통해 수행되는 경우를 통합하여 제품고장 진단장치(100)에 의해 수행되는 것으로 설명한다. 이하에서 설명하는 소음은 진동을 포함하는 개념으로 정의한다.
도 1 내지 도 5를 참조하면, 제품고장 진단장치(100)는 적어도 하나의 제품의 정상상태에 대응하는 음원 파라미터를 저장한다(S110). 냉장고, 세탁기 등의 제품들은 모터, 팬 등의 회전, 컴프레셔(compressor)의 작동 등에 의해 주기적으로 소음을 발생시키는데, 이와 같은 소음은 제품마다 서로 구별된다. 따라서, 본 발명의 실시예에서는 각 제품들의 정상상태에서의 음원을 제품음원 파라미터로 저장할 수 있다.
또한, 제품고장 진단장치(100)는 제품음원 파라미터가 어떠한 음원 파라미터들의 결합인지 예를 들어, 특정제품 음원 파라미터가 모터음원 파라미터와 컴프레셔 음원 파라미터 등의 음원 파라미터의 결합으로 이루어졌다는 등으로 세분화하여 저장할 수도 있다. 이 경우, 제품고장 진단장치(100)는 각각의 음원 파라미터에 대응하는 주파수특성을 저장할 수 있다.
제품고장 진단장치(100)는 제품에 대응하는 소음을 집음한다(S120). 제품에서 주기적으로 발생되는 소음은 제품 케이스 외부로 전달되어 공기 중으로 발생되는 것과 제품의 틈새로 공기 중에 직접 전파되는 것의 결합으로 이루어진다. 이때, 제품고장 진단장치(100)는 공기 중으로 전파되는 전체 소음을 집음한다.
제품고장 진단장치(100)는 사용자로부터 특정 제품에 대한 선택신호를 수신한다(S130). 즉, 제품고장 진단장치(100)가 주변의 소음을 집음할 때에 사용자로부터 어느 제품에 대한 소음만을 선택할 것인지에 대한 선택신호를 수신할 수 있다.
제품고장 진단장치(100)는 음원 파라미터에 기초하여 선택신호에 대응하는 특정 제품의 주파수 특성을 판단한다(S140). 이때, 제품고장 진단장치(100)는 딥러닝(deep learning) 알고리즘을 이용하여 집음된 소음에서 해당 제품의 음원 파라미터와 동일 또는 유사한 주파수 특성을 판단할 수 있다.
제품고장 진단장치(100)는 집음되는 소음 중 선택신호에 대응하는 소음을 제외한 다른 소음을 제거한다(S150). 즉, 제품고장 진단장치(100)는 집음되는 주변의 여러 소음들 중에서 선택된 제품의 제품음원 파라미터와 동일 또는 유사한 음원을 제외한 다른 소음을 제거한다. 이때, 제품고장 진단장치(100)는 다른 소음에 대응하는 반대 음파를 생성하여 결합함으로써 선택된 제품에 대응하는 음원만을 남길 수 있다.
제품고장 진단장치(100)는 집음되는 소음에서 다른 소음들이 제거된 제품의소음을 음원 파라미터와 비교한다(S160). 이때, 제품고장 진단장치(100)는 제품의 소음을 해당 제품의 정상상태의 제품음원 파라미터와 비교하며, 또한 제품음원 파라미터를 이루는 각각의 세부적인 음원 파라미터들과 비교할 수 있다.
제품고장 진단장치(100)는 비교되는 결과에 따라 제품에 대한 고장여부를 진단한다(S170). 즉, 제품고장 진단장치(100)는 집음되는 제품의 소음이 해당 제품의 제품음원 파라미터와 동일한지의 여부에 따라 제품에 대한 정상여부를 판단할 수 있다. 또한, 제품고장 진단장치(100)는 집음되는 제품의 소음이 해당 제품의 제품음원 파라미터와 다른 경우에는 집음되는 제품의 소음을 각각의 세부적인 음원 파라미터들과 비교하면서 동일한 주파수특성의 소거하여 어떠한 소음의 주파수특성이 추가되었는지를 판단할 수 있다.
제품고장 진단장치(100)는 네트워크를 통해 지정된 서버와 통신을 연결한다(S180). 이때, 제품고장 진단장치(100)는 CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband CDMA), LTE(Long Term Evolution) 등의 이동통신망이나 와이파이(Wi-Fi), 와이브로(Wibro) 등의 무선통신망 등을 이용하여 네트워크 상의 지정된 특정 서버와 통신을 연결하여 데이터를 송수신할 수 있다.
제품고장 진단장치(100)는 진단되는 결과를 서버(200)에 전송하며, 서버(200)로부터 그에 대응하는 판단을 피드백 받을 수 있다(S190). 이때, 제품고장 진단장치(100)는 진단된 결과를 서버(200)에 전송할 수 있을 뿐만 아니라 집음되는 소음 자체를 서버(200)에 전송하거나 다른 소음이 제거된 제품에 대응하는 소음을 서버(200)에 전송할 수도 있다.
이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 보호 범위는 다음의 특허청구범위뿐만 아니라 이와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
10: 네트워크 20: 단말기
100: 제품고장 진단장치 110: 음원 저장부
120: 소음 집음부 130: 소음 비교부
140: 고장 진단부 150: 선택신호 수신부
160: 소음 제거부 170: 주파수특성 판단부
180: 통신 연결부 190: 진단결과 전송부
200: 서버

Claims (8)

  1. 적어도 하나의 제품의 정상상태에 대응하는 음원 파라미터 및 진동 파라미터를 저장하는 음원 저장부;
    상기 제품에 대응하는 소음 및 진동 중의 적어도 하나를 집음하는 소음 집음부;
    상기 소음 집음부에 의해 집음되는 소음 또는 진동을 상기 음원 파라미터 또는 진동 파라미터와 비교하는 소음 비교부; 및
    상기 소음 비교부에 의해 비교되는 결과에 따라 상기 제품에 대한 고장여부를 진단하는 고장 진단부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 제품고장 진단장치.
  2. 제1항에 있어서,
    사용자로부터 특정 제품에 대한 선택신호를 수신하는 선택신호 수신부;
    상기 소음 집음부에 의해 집음되는 소음 또는 진동 중 상기 선택신호에 대응하는 소음 또는 진동을 제외한 다른 소음 또는 진동을 제거하는 소음 제거부
    를 더 포함하며,
    상기 소음 비교부는 상기 소음 제거부에 의해 다른 소음 또는 진동이 제거된 소음 또는 진동을 상기 음원 파라미터 또는 상기 진동 파라미터와 비교하는 것을 특징으로 하는 제품고장 진단장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 음원 파라미터 또는 상기 진동 파라미터에 기초하여 상기 선택신호에 대응하는 특정 제품의 주파수 특성을 판단하는 주파수특성 판단부
    를 더 포함하며,
    상기 소음 제거부는 상기 특정 제품의 주파수 특성에 기초하여 다른 소음 또는 진동을 제거하는 것을 특징으로 하는 제품고장 진단장치.
  4. 제1항 내지 제3항 중의 어느 한 항에 있어서,
    네트워크를 통해 지정된 서버와 통신을 연결하는 통신 연결부; 및
    상기 고장 진단부에 의해 진단되는 결과를 상기 서버에 전송하며, 상기 서버로부터 그에 대응하는 판단을 피드백 받는 진단결과 전송부
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 제품고장 진단장치.
  5. 제품고장 진단장치에 의해 수행되는 제품고장 진단방법에 있어서,
    적어도 하나의 제품의 정상상태에 대응하는 음원 파라미터 및 진동 파라미터를 저장하는 단계;
    상기 제품에 대응하는 소음 및 진동 중의 적어도 하나를 집음하는 단계;
    상기 소음 집음단계에 의해 집음되는 소음 또는 진동을 상기 음원 파라미터또는 상기 진동 파라미터와 비교하는 단계; 및
    상기 비교단계에 의해 비교되는 결과에 따라 상기 제품에 대한 고장여부를 진단하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 제품고장 진단방법.
  6. 제5항에 있어서,
    사용자로부터 특정 제품에 대한 선택신호를 수신하는 단계;
    상기 소음 집음단계에 의해 집음되는 소음 또는 진동 중 상기 선택신호에 대응하는 소음 또는 진동을 제외한 다른 소음 또는 진동을 제거하는 단계
    를 더 포함하며,
    상기 비교단계는 상기 소음 제거단계에 의해 다른 소음 또는 진동이 제거된 소음 또는 진동을 상기 음원 파라미터 또는 상기 진동 파라미터와 비교하는 것을 특징으로 하는 제품고장 진단방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 음원 파라미터 또는 상기 진동 파라미터에 기초하여 상기 선택신호에 대응하는 특정 제품의 주파수 특성을 판단하는 단계
    를 더 포함하며,
    상기 소음 제거단계는 상기 특정 제품의 주파수 특성에 기초하여 다른 소음 또는 진동을 제거하는 것을 특징으로 하는 제품고장 진단방법.
  8. 제5항 내지 제7항 중의 어느 한 항에 있어서,
    네트워크를 통해 지정된 서버와 통신을 연결하는 단계; 및
    상기 고장여부 진단단계에 의해 진단되는 결과를 상기 서버에 전송하며, 상기 서버로부터 그에 대응하는 판단을 피드백 받는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 제품고장 진단방법.


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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020226002A1 (ja) * 2019-05-08 2020-11-12 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 異音判定装置、異音判定方法および異音判定システム
KR20210100867A (ko) * 2020-02-07 2021-08-18 동명대학교산학협력단 인공지능을 이용한 스마트 팩토리의 고장 진단 시스템
WO2024112093A1 (ko) * 2022-11-23 2024-05-30 삼성전자주식회사 주변 노이즈에 기초하여 구동하는 냉장고 및 그 제어 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR19990009677A (ko) 1997-07-10 1999-02-05 윤종용 고장예측과 자기진단 가능한 스카시 디바이스 및 이 디바이스에 의한 고장예측과 자기진단 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR19990009677A (ko) 1997-07-10 1999-02-05 윤종용 고장예측과 자기진단 가능한 스카시 디바이스 및 이 디바이스에 의한 고장예측과 자기진단 방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020226002A1 (ja) * 2019-05-08 2020-11-12 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 異音判定装置、異音判定方法および異音判定システム
KR20210100867A (ko) * 2020-02-07 2021-08-18 동명대학교산학협력단 인공지능을 이용한 스마트 팩토리의 고장 진단 시스템
WO2024112093A1 (ko) * 2022-11-23 2024-05-30 삼성전자주식회사 주변 노이즈에 기초하여 구동하는 냉장고 및 그 제어 방법

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