KR20190108515A - 인공 신경망 데이터 처리기를 포함하는 센서 장치 - Google Patents

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KR20190108515A
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이재진
강태욱
김성은
박성모
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이석호
임인기
한규승
박미정
배영환
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한국전자통신연구원
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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 센서 장치는 기계 장치의 적어도 일부에 배치되며, 센서 및 인공 신경망 데이터 처리기를 포함한다. 센서는 주변부를 센싱하여 센싱 데이터를 생성한다. 인공 신경망 데이터 처리기는 센싱 데이터가 생성되기 전에 센서로부터 생성된 학습 데이터의 추이에 기초하여, 센싱 데이터에 대응되는 기준 범위를 결정한다. 인공 신경망 데이터 처리기는 센싱 데이터 및 기준 범위에 기초하여, 기계 장치의 이상 징후에 대응되는 결과 데이터를 생성한다. 본 발명에 따르면, 인공 신경망 데이터 처리기를 통하여, 기계 장치의 주변 환경 또는 특성에 따라 이상 징후 판단을 위한 최적화된 기준 범위가 제공될 수 있다.

Description

인공 신경망 데이터 처리기를 포함하는 센서 장치{SENSOR DEVICE INCLUDING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DATA PROCESSOR}
본 발명은 기계 장치의 이상 징후 감지에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로 이상 징후 감지를 위한 인공 신경망 데이터 처리기를 포함하는 센서 장치에 관한 것이다.
기계 장치는 인간이 수작업으로 해왔던 일을 효율적으로 단시간 내에 수행 할 수 있도록 동력을 제공한다. 이러한 기계 장치는 인간의 편의를 위하여 다양한 분야에 적용될 수 있다. 예를 들어, 기계 장치는 자동차, 건설 중장비, 철도, 항공, 및 선박 등과 같은 이동 및 운송 수단, 공산품 생산을 위한 기계 설비, 조립, 및 운반 설비 등과 같은 생산 설비에 활용될 수 있다. 기계 장치는 진동, 온도, 습도, 자체 내구성 및 먼지 등에 의하여 시간에 따라 지속적으로 노후화 된다. 이 경우, 기계 장치 자체가 견딜 수 있는 기준 범위를 벗어나면, 특정 시점을 기점으로 고장이 발생하거나 동작이 일시 멈추는 현상이 발생할 수 있다.
여기에서, 기준 범위가 좁게 또는 타이트하게 설정된다면, 기계 장치가 충분히 사용 가능함에도 불구하고 이상 징후가 통지되어 교체 주기가 짧아질 수 있다. 그리고, 기준 범위가 넓게 또는 느슨하게 설정된다면, 실제 기계 장치가 내구 연한에 거의 임박할 때 이상 징후가 통지되어 예상치 못한 고장 또는 멈춤이 발생할 수 있다. 따라서, 최적화된 기준 범위를 설정하는 것이 요구된다.
아울러, 동일한 기계 장치들일지라도, 기계 장치들 각각이 제공되는 환경, 장소, 기계 장치들 자체의 품질에 따라, 내구 연한들 및 특성들이 달라진다. 따라서, 획일적인 기준 범위에 따라 기계 장치의 이상 징후가 판단된다면, 기계 장치 사용의 효율성이 감소하거나, 예상치 못한 고정 또는 멈춤이 발생할 수 있다. 따라서, 기계 장치의 다양한 환경 및 특성을 고려한 이상 징후 판단에 대한 요구가 제기되고 있다.
본 발명의 목적은 기계 장치의 주변 환경 또는 특성에 따라 적응적으로 이상 징후를 감지할 수 있는 인공 신경망 데이터 처리기를 포함하는 센서 장치를 제공하는데 있다.
본 발명의 실시예에 따른 센서 장치는 기계 장치의 적어도 일부에 배치된다. 센서 장치는 센서 및 인공 신경망 데이터 처리기를 포함한다. 센서는 주변부를 센싱하여 센싱 데이터를 생성한다. 인공 신경망 데이터 처리기는 센싱 데이터가 생성되기 전에 센서로부터 생성된 학습 데이터의 추이에 기초하여, 센싱 데이터에 대응되는 기준 범위를 결정한다. 인공 신경망 데이터 처리기는 센싱 데이터 및 기준 범위에 기초하여, 기계 장치의 이상 징후에 대응되는 결과 데이터를 생성한다.
본 발명의 실시예에 따른 센서 장치는 기계 장치의 주변 환경 또는 특성에 따라 이상 징후 판단을 위한 최적화된 기준 범위를 제공하는 인공 신경망 데이터 처리기를 포함할 수 있다. 따라서, 기계 장치 사용의 효율성이 향상되고, 기계 장치의 과도한 교체 부담이 감소하고, 기계 장치의 예상치 못한 고장 또는 멈춤 가능성이 감소할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 센서 장치의 예시적인 블록도이다.
도 2는 획일적인 판단 기준을 통한 이상 징후 판단을 설명하기 위한 그래프이다.
도 3은 도 1의 센서 장치에 의한 이상 징후 판단을 설명하기 위한 그래프이다.
도 4는 도 1의 센서 장치에 의한 이상 징후 판단을 획일적인 판단 방식과 비교하여 설명하기 위한 그래프이다.
도 5는 도 1의 센서 장치에 의한 이상 징후 판단을 설명하기 위한 그래프이다.
도 6은 도 1의 센서 장치의 이상 징후 판단을 위한 학습 방법의 예시적인 순서도이다.
도 7은 도 1의 센서 장치의 동작 방법의 예시적인 순서도이다.
도 8은 도 1의 센서 장치를 포함하는 기계 관리 시스템의 예시적인 블록도이다.
도 9는 도 1의 센서 장치를 포함하는 기계 관리 시스템의 예시적인 블록도이다.
아래에서는, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로, 본 발명의 실시 예들이 명확하고 상세하게 기재된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 센서 장치의 예시적인 블록도이다. 센서 장치(100)는 기계 장치의 적어도 일부에 배치되어, 기계 장치 또는 기계 장치 주변의 환경을 감지할 수 있다. 기계 장치는 동력을 제공하는 다양한 장치를 포함하며, 예를 들어, 자동차, 건설 중장비, 철도, 항공, 및 선박 등과 같은 이동 및 운송 수단, 또는 공산품 생산을 위한 기계 설비, 조립, 및 운반 설비 등과 같은 생산 설비 등을 포함할 수 있다. 이러한 기계 장치는 진동, 온도, 습도, 자체 내구성 및 먼지 등에 의하여 시간에 따라 지속적으로 노후화 된다. 센서 장치(100)는 기계 장치의 노후화를 점검할 수 있도록 제공될 수 있다.
도 1을 참조하면, 센서 장치(100)는 센서(110), 인공 신경망 데이터 처리기(120), 컨트롤러(130), 통신 모듈(140), 에너지 하베스터(150), 에너지 저장 회로(160), 및 전력 관리 유닛(170)을 포함한다. 설명의 편의상 구별되는 구성 요소로 도시되었으나, 이에 제한되지 않고, 각 구성 요소들의 적어도 일부는 하나의 구성 요소로 구현될 수 있다. 예를 들어, 인공 신경망 데이터 처리기(120) 및 컨트롤러(130)는 함께 하나의 칩으로 구현될 수 있다.
센서(110)는 주변부를 센싱하여 센싱 데이터(SD)를 생성한다. 여기에서, 주변부는 기계 장치 자체 또는 센서(110)에 인접한 기계 장치 주변을 의미할 수 있다. 센서(110)는 주위 환경의 다양한 요소들을 센싱하고, 해당 요소들에 대응되는 수치화된 값을 생성할 수 있다. 이러한 요소들은 예를 들어, 온도, 광, 진동, 소음, 또는 습도 등을 포함할 수 있다. 상술한 실시예에 제한되지 않고, 센서(110)는 기계 장치의 이상 징후 또는 노후화 여부를 판단하는데 요구되는 다양한 센서들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 센서(110)는 하나 이상의 요소들을 검출하도록, 하나 이상의 검출 센서들을 포함할 수 있다. 센서(110)의 동작은 컨트롤러(130)에 의하여, 제어될 수 있다. 센서(110)는 컨트롤러(130)로부터 전달된 센서 제어 신호(SC)에 기초하여, 동작 상태를 결정할 수 있다.
인공 신경망 데이터 처리기(120)는 센싱 데이터(SD)의 변화 추이를 분석하여 결과 데이터(RD)를 생성할 수 있다. 인공 신경망 데이터 처리기(120)는 센싱 데이터(SD)의 변화 추이를 분석하여 기계 장치 또는 기계 장치 주변의 이상 징후를 판단할 수 있다. 여기에서, 이상 징후는 현재 감지된 주변 환경 정보가 기계 장치의 노후화를 나타내거나, 기계 장치의 노후화를 유발시킬 가능성이 높은 환경임을 나타내는 상황을 의미할 수 있다. 일례로, 결과 데이터(RD)는 이상 징후의 유무 또는 정도를 나타내는 수치화된 값을 포함할 수 있다. 일례로, 결과 데이터(RD)는 센싱 데이터(SD)에서 이상 징후를 나타내는 값들을 선별한 데이터일 수 있다.
인공 신경망 데이터 처리기(120)는 예를 들어, 퍼셉트론 기반의 인공 신경망, 컨볼루션 신경망, 또는 스파이크 기반 뉴럴 네트워크 등 다양한 뉴럴 네트워크 구조들 중 적어도 하나로 구현될 수 있다. 인공 신경망 데이터 처리기(120)는 딥 러닝 기반의 알고리즘을 구현하기 위한 네트워크 회로와 같은 하드웨어적 전용 뉴로모픽 회로로 구현될 수 있다. 또는, 인공 신경망 데이터 처리기(120)는 컨트롤러(130)의 제어 하에, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현될 수 있다.
센싱 데이터(SD)의 분석을 위하여, 인공 신경망 데이터 처리기(120)에 시냅스 가중치(WD)가 요구된다. 예를 들어, 시냅스 가중치(WD)를 생성하기 위하여 센서(110)로부터 감지된 센싱 데이터 (예를 들어, 초기 센싱 데이터로 칭하여질 수 있으며, 이하에서, 학습을 위한 센싱 데이터의 의미로 학습 데이터로 칭하여질 수 있다.) 가 이용될 수 있다. 일례로, 이러한 센싱 데이터(초기 센싱 데이터, 학습 데이터)는 외부 서버(미도시)로 제공될 수 있다. 서버는 센싱 데이터를 학습하여, 시냅스 가중치(WD)를 생성할 수 있다. 시냅스 가중치(WD)는 통신 모듈(140)을 통하여 서버로부터 센서 장치(100)로 제공될 수 있다. 또는, 시냅스 가중치(WD)는 학습 데이터에 기초하여, 인공 신경망 데이터 처리기(120) 스스로 학습을 통하여 생성될 수 있다. 시냅스 가중치(WD)는 인공 신경망 데이터 처리기(120) 내부에 저장되거나, 다른 스토리지(미도시)에 저장되었다가 인공 신경망 데이터 처리기(120)의 동작 시에 로딩될 수 있다.
인공 신경망 데이터 처리기(120)는 시냅스 가중치(WD)에 기초하여, 센싱 데이터(SD)를 분석하고, 이상 징후를 예측 및 판단할 수 있다. 시냅스 가중치(WD)는 기계 장치가 정상적으로 동작하거나, 기계 장치 주위의 통상적인 환경을 학습한 결과일 수 있다. 즉, 인공 신경망 데이터 처리기(120)는 시냅스 가중치(WD)에 기초하여, 현재의 센싱 데이터(SD)의 추이가 과거의 정상적인 환경에서의 추이를 벗어나는지 판단할 수 있다. 기존의 이상 징후 판단이 일률적인 기준에 따라 결정된다면, 본 발명의 센서 장치(100)는 인공 신경망 데이터 처리기(120)를 이용하여, 기계 장치의 구비 장소 및 동작 상태 등이 고려된 적응적인 기준에 따라 결정될 수 있다. 이에 대한 구체적인 내용은 후술된다.
인공 신경망 데이터 처리기(120)는 시냅스 가중치(WD)에 기초하여, 센싱 데이터(SD)를 분석하고, 전원 제어 신호(PCD)를 생성할 수 있다. 전원 제어 신호(PCD)는 전력 관리 유닛 (170)을 통하여 센서 장치(100)의 다양한 구성들의 전원 공급을 결정하기 위한 제어 신호일 수 있다. 예를 들어, 센싱 데이터(SD)의 변화량이 너무 급격하여 센서(110) 자체의 고장을 유발시킬 가능성이 높은 경우, 인공 신경망 데이터 처리기(120)는 센서(110)에 제공되는 전원을 차단하기 위한 전원 제어 신호(PCD)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 센싱 데이터(SD)의 추이 분석을 통하여, 이상 징후가 없다고 판단되는 경우, 통신 모듈(140)에 제공되는 전원을 차단하기 위한 전원 제어 신호(PCD)를 생성할 수 있다. 도시된 바와 달리, 전원 제어 신호(PCD)는 인공 신경망 데이터 처리기(120)에서 생성되지 않고, 컨트롤러(130)가 결과 데이터(RD)에 기초하여 생성할 수도 있다.
컨트롤러(130)는 센서 장치(100)의 구성 요소들 전반에 대한 동작을 제어한다. 컨트롤러(130)는 센서 장치(100)의 중앙 제어 장치의 기능을 수행할 수 있다. 컨트롤러(130)의 제어 하에, 센서(110)는 센싱 데이터(SD)를 생성하고, 센싱 데이터(SD)는 인공 신경망 데이터 처리기(120)에 입력된다. 컨트롤러(130)의 제어 하에, 시냅스 가중치(WD)가 인공 신경망 데이터 처리기(120)에 제공될 수 있다. 컨트롤러(130)의 제어 하에, 통신 모듈(140)은 시냅스 가중치(WD)를 서버(미도시)로부터 수신하거나, 결과 데이터(RD)를 서버(미도시)로 송신할 수 있다. 컨트롤러(130)의 제어 하에, 전원 제어 신호(PCD)가 전력 관리 유닛(170)에 제공될 수 있다.
컨트롤러(130)의 제어 하에, 센서 제어 신호(SC)가 센서(110)에 제공될 수 있다. 일례로, 센서 제어 신호(SC)는 서버(미도시)의 학습 데이터 분석 결과에 기초하여 생성될 수 있다. 일례로, 센서 제어 신호(SC)는 인공 신경망 데이터 처리기(120)로부터 생성된 결과 데이터(RD)에 기초하여, 생성될 수 있다. 예를 들어, 결과 데이터(RD)가 이상 징후가 없음을 나타내는 경우, 컨트롤러(130)는 정상적인 상황에서 센서(110)가 동작하는 시간을 관리할 수 있고, 이러한 동작 시간에 대응되는 센서 제어 신호(SC)를 생성할 수 있다.
통신 모듈(140)은 외부 장치 (예를 들어, 서버)와 유선 또는 무선 통신을 수행하도록 구성된다. 예를 들어, 통신 모듈(140)은 트랜시버를 포함할 수 있다. 통신 모듈(140)은 결과 데이터(RD)를 서버로 송신할 수 있다. 통신 모듈(140)은 센싱 데이터(SD)를 분석하기 위하여 요구되는 시냅스 가중치(WD)를 서버로부터 수신할 수 있다.
에너지 하베스터(150)는 주위 환경의 다양한 요소들에 따라 발생되는 에너지들을 수집하여, 전기 에너지를 생성할 수 있다. 이러한 요소들은 예를 들어, 온도, 광, 진동, 소음, 또는 습도 등을 포함할 수 있다. 에너지 하베스터(150)는 해당 요소들에 의하여 발생되는 열에너지, 진동 에너지, 광 에너지, 고주파 에너지 등을 수집할 수 있다. 예를 들어, 에너지 하베스터(150)는 태양 전지, 압전 소자, 전자기파 수집 장치 등을 포함할 수 있다.
에너지 저장 회로(160)는 에너지 하베스터(150)로부터 변환된 전기 에너지를 저장할 수 있다. 에너지 저장 회로(160)는 전기 에너지를 저장하기 위한 충전 소자 또는 저장 소자를 포함할 수 있다. 에너지 저장 회로(160)에 저장된 에너지는 전력 관리 유닛(170)에 공급될 수 있다. 센서 장치(100)는 에너지 저장 회로(160)에 저장된 에너지에 의하여 구동될 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않고, 센서 장치(100)는 에너지 하베스터(150)에 의하여 에너지 저장 회로(160)에 저장된 에너지 이외의 다른 외부 전원 공급 장치로부터 제공된 에너지에 의하여 구동될 수 있다. 이 경우, 에너지 하베스터(150)는 센서 장치(100)의 보충적인 전력 공급원으로 이용될 수 있다.
전력 관리 유닛(170)은 센서 장치(100)의 구성 요소들에 전력을 공급하고, 공급되는 전력을 관리한다. 예를 들어, 전력 관리 유닛(170)은 센서(110), 인공 신경망 데이터 처리기(120), 컨트롤러(130), 및 통신 모듈(140)에 공급되는 전력량 및 전력 공급 시간 등을 관리할 수 있다. 전력 관리 유닛(170)은 에너지 저장 회로(160)에 저장된 에너지를 관리할 수 있으나, 이에 제한되지 않고, 외부 전원 공급 장치로부터 제공된 에너지도 관리할 수 있다. 전력 관리 유닛(170)은 전원 제어 신호(PCD)에 기초하여, 센서 장치(100)의 전력 공급을 제어할 수 있다. 상술한 바와 같이, 전원 제어 신호(PCD)는 인공 신경망 데이터 처리기(120)의 센싱 데이터(SD) 분석 결과에 기초하여 생성될 수 있다.
도 2는 획일적인 판단 기준을 통한 이상 징후 판단을 설명하기 위한 그래프이다. 도 2를 참조하면, 가로축은 시간으로 정의되고, 세로축은 센싱 데이터(SD)의 크기로 정의된다. 센싱 데이터(SD)는 도 1의 센서(110)가 주변부를 센싱함으로써, 생성될 수 있다.
시간의 흐름에 따른 센싱 데이터(SD)의 추이 또는 경향성이 도시된다. 기계 장치 또는 기계 장치 주변의 정상 상태의 범위, 즉 기준 범위는 제1 기준 값(Ra) 및 제2 기준 값(Rb)에 의하여 정의된다. 예를 들어, 센싱 데이터(SD)가 제1 기준 값(Ra)보다 큰 경우, 도 1의 센서 장치(100)는 현재 상황을 이상 징후로 판단될 수 있다. 센싱 데이터(SD)가 제2 기준 값(Rb)보다 작은 저온인 경우, 이상 징후로 판단될 수 있다.
도 2의 그래프를 참조하면, 센싱 데이터(SD)가 제1 기준 값(Ra)을 넘게 되고, 센서 장치(100)는 기계 장치의 노후화가 예상되는 이상 징후로 판단할 수 있다. 센싱 요소가 온도인 경우, 온도는 주변 기후에 따라 변하거나, 기계 장치의 동작 시간 또는 동작 모드에 의하여 변할 수 있다. 이 경우, 기계 장치가 지속적으로 동작함에 따라, 기준 범위를 벗어나는 온도 상승이 필연적일 수 있다. 또한, 기계 장치의 동작 시간이 얼마 지나지 않았음에도 불구하고, 기준 범위를 벗어나지 않는 비정상적인 온도 변화가 나타날 수 있다. 즉, 기계 장치의 동작 이력, 동작 상태, 동작 모드, 및 주변부의 이상 기후 등 다양한 상황이 고려되지 않는다면, 이상 징후 판단의 정확성이 감소할 수 있다.
기준 범위가 좁게 또는 타이트하게 설정된다면, 기계 장치가 충분히 사용 가능함에도 불구하고 이상 징후로 판단될 수 있다. 이 경우, 기계 장치에 포함된 부품들의 교체 주기가 짧아질 수 있다. 그리고, 기준 범위가 넓게 또는 느슨하게 설정된다면, 기계 장치의 내구 연한에 거의 임박하거나, 내구 연한을 지나치고 이상 징후가 판단될 수 있다. 이 경우, 기계 장치의 예상치 못한 고장 또는 멈춤이 발생할 수 있다. 나아가, 기계 장치 자체의 특성, 기계 장치가 동작하는 환경, 및 기계 장치의 동작 주기 등 다양한 요인들에 따라 내구 연한이 달라지게 된다.
도 3은 도 1의 센서 장치에 의한 이상 징후 판단을 설명하기 위한 그래프이다. 도 2를 참조하면, 가로축은 시간으로 정의되고, 세로축은 센싱 데이터(SD)의 크기로 정의된다. 센싱 데이터(SD)는 도 1의 센서(110)가 주변부를 센싱함으로써, 생성될 수 있다. 도 2와 마찬가지로, 시간의 흐름에 따른 센싱 데이터(SD)의 추이 또는 경향성이 도 3에 도시된다. 센싱 데이터(SD)의 추이는 도 2의 센싱 데이터(SD)의 추이와 동일한 것으로 가정한다.
기준 범위는 제1 기준 값(R1) 및 제2 기준 값(R2)에 의하여 정의된다. 도 2와 달리, 제1 기준 값(R1) 및 제2 기준 값(R2)은 시간의 흐름에 따라 변화할 수 있다. 기준 범위는 도 1의 시냅스 가중치(WD)에 의하여 결정될 수 있다. 구체적으로, 도 1의 인공 신경망 데이터 처리기(120)는 시냅스 가중치(WD)에 기초하여, 센싱 데이터(SD)의 추이를 분석한다. 시냅스 가중치(WD)는 센싱 데이터(SD)가 생성되기 전에 센서(110)로부터 센싱된 데이터 (학습 데이터)에 기초하여 생성될 수 있다. 여기에서, 학습 데이터는 정상적인 주변 환경에 따라 센서(110)로부터 생성된 센싱 데이터일 수 있다. 외부 서버 또는 인공 신경망 데이터 처리기(120)는 학습 데이터를 학습함으로써, 시냅스 가중치(WD)를 생성 및 조절할 수 있다.
제1 및 제2 기준 값들(R1, R2)은 사전 학습 결과, 기계 장치 자체의 특성, 기계 장치가 동작하는 환경, 및 기계 장치의 동작 주기 등 다양한 요인들에 따라 정상적인 범위로 결정된 크기를 갖는다. 따라서, 기준 범위는 도 2와 같이, 획일적이지 않고, 센싱 데이터(SD)의 추이에 따라 가변될 수 있다. 즉, 도 3에 도시된 기준 범위는 센싱 데이터(SD)의 정상적인 경향성을 벗어나는지 판단하는 지표일 수 있다. 사전에 학습된 정상적인 경향성을 벗어난다면, 센서 장치(100)는 기계 장치가 이상 징후를 갖는 것으로 판단할 수 있다. 따라서, 기계 장치의 실제 상황에 부합하는 이상 징후가 판단되고, 판단의 정확성이 향상될 수 있다.
도 4는 도 1의 센서 장치에 의한 이상 징후 판단을 획일적인 판단 방식과 비교하여 설명하기 위한 그래프이다. 도 2를 참조하면, 가로축은 시간으로 정의되고, 세로축은 제1 센싱 데이터(SD1) 및 제2 센싱 데이터(SD2)의 크기로 정의된다. 도 1의 센서 장치(100)에 의한 이상 징후 판단 방식에서, 기준 범위 (제1 기준 범위)는 제1 기준 값(R1) 및 제2 기준 값(R2)에 의하여 정의된다. 획일적인 이상 징후 판단 방식에서, 기준 범위 (제2 기준 범위)는 제3 기준 값(Ra) 및 제4 기준 값(Rb)에 의하여 정의된다.
제1 센싱 데이터(SD1)를 참조하면, 기계 장치는 초기에 높은 부하 상태를 갖고, 이후 낮은 부하 상태를 가질 수 있다. 제1 센싱 데이터(SD1)는 낮은 부하 상태보다 높은 부하 상태에서 큰 값을 가질 수 있다. 제1 기준 범위는 사전에 학습된 센싱 데이터의 추이에 기초하여 결정되며, 제1 센싱 데이터(SD1)는 이러한 경향성을 따라간다. 이 경우, 센서 장치(100)는 기계 장치의 이상 징후가 없는 것으로 판단할 수 있다.
제2 센싱 데이터(SD2)를 참조하면, 기계 장치는 초기에 높은 부하 상태를 갖고, 이후 낮은 부하 상태를 가질 수 있다. 제1 센싱 데이터(SD1)는 낮은 부하 상태보다 높은 부하 상태에서 큰 값을 가질 수 있다. 제2 기준 범위는 획일적인 범위를 갖고, 제2 센싱 데이터(SD2)는 제2 기준 범위를 벗어나지 않는다. 제2 기준 범위 하에서, 기계 장치의 이상 징후는 없는 것으로 판단된다.
다만, 제1 기준 범위를 기준으로, 제2 센싱 데이터(SD2)는 사전에 학습된 정상적인 센싱 데이터의 경향성을 따라가지 않는다. 제2 센싱 데이터(SD2)는 낮은 부하 상태에서, 제1 기준 범위, 즉, 제1 기준 값(R1)을 벗어난다. 따라서, 센서 장치(100)는 기계 장치에 이상 징후가 있는 것으로 판단할 수 있다. 획일적인 기준에 따르면, 낮은 부하 상태에서의 이상 징후가 포착되기 어렵다. 본 발명의 센서 장치(100)는 인공 신경망 데이터 처리기(120)를 이용하여, 기계 장치 자체의 특성, 기계 장치가 동작하는 환경, 및 기계 장치의 동작 주기 등 다양한 요인들을 고려할 수 있고, 이상 징후를 판단할 수 있다.
이외에도, 실제 기계 장치의 이상 징후는 없으나, 기계 장치의 특성 및 환경에 따라 센싱 데이터가 제2 기준 범위를 벗어날 수 있다. 본 발명의 센서 장치(100)는 기계 장치의 특성 및 주변 환경을 고려한 가변 기준 범위를 제공하므로, 실제 이상 징후가 없는 경우, 기준 범위를 벗어나지 않는 제1 및 기준 값들(R1, R2)을 설정할 수 있다.
도 5는 도 1의 센서 장치에 의한 이상 징후 판단을 설명하기 위한 그래프이다. 도 5의 그래프는 센싱 데이터가 다차원의 요소들을 갖는 경우의 이상 징후 판단 방식을 예시적으로 설명한다. 도 5을 참조하면, 제1 축은 주파수로 정의되고 제1 축과 수직인 제2 축은 시간으로 정의되고, 제1 및 제2 축들과 수직인 제3 축은 제1 및 제2 센싱 데이터(SDa, SDb)의 크기로 정의된다. 도 1의 센서 장치(100)는 시간의 흐름에 따른 제1 및 제2 센싱 데이터(SDa, SDb)의 추이를 주파수 별로 분할하여 분석할 수 있다.
센싱 데이터는 제1 주파수에 대응되는 제1 센싱 데이터(SDa) 및 제2 주파수에 대응되는 제2 센싱 데이터(SDb)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 소리 또는 진동과 같은 센싱 데이터의 분석 시에, 특정 주파수들에 따라 다른 이상 징후의 판단 기준이 요구될 수 있다. 이 경우, 센싱 데이터는 제1 및 제2 센싱 데이터(SDa, SDb)로 세분화될 수 있다. 이를 위하여, 도 1의 센서(110)의 내부 또는 센서 장치(100)의 별도 구성으로 특정 주파수 대역을 추출하기 위한 필터 또는 신호 처리 회로가 제공될 수 있다.
도 1의 센서 장치(100)는 제1 및 제2 센싱 데이터(SDa, SDb) 각각을 분리하여 분석할 수 있다. 일례로, 제1 및 제2 센싱 데이터(SDa, SDb)는 병렬로 인공 신경망 데이터 처리기(120)에서 분석될 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 제1 센싱 데이터(SDa)에 대응되는 제1 주파수에서의 데이터의 추이가 사전에 학습되고, 제2 센싱 데이터(SDb)에 대응되는 제2 주파수에서의 데이터의 추이가 사전에 학습될 수 있다. 이에 따라, 시냅스 가중치(WD)는 제1 주파수에 대응되는 가중치 및 제2 주파수에 대응되는 가중치를 포함할 수 있다. 그 결과, 제1 주파수에의 제1 기준 범위는 제1 기준 값(R1) 및 제2 기준 값(R2)에 의하여 정의되고, 제2 주파수에서의 제2 기준 범위는 제3 기준 값(R3) 및 제4 기준 값(R4)에 의하여 정의될 수 있다. 제1 기준 범위와 제2 기준 범위는 서로 다를 수 있다.
제1 센싱 데이터(SDa)가 제1 기준 범위를 벗어나거나, 제2 센싱 데이터(SDb)가 제2 기준 범위를 벗어난 경우, 센서 장치(100)는 기계 장치에 이상 징후가 있는 것으로 판단할 수 있다. 센싱 데이터를 주파수별로 분석함으로써, 하나의 센싱 데이터를 통하여, 다각적인 분석이 가능하다. 그리고, 주변부의 주파수에 따른 특성이 용이하게 판단될 수 있다. 따라서, 이상 징후 판단의 정확성이 향상될 수 있다.
도 6은 도 1의 센서 장치의 이상 징후 판단을 위한 학습 방법의 예시적인 순서도이다. 도 6의 학습 방법은 도 1의 센서 장치(100)에서 수행될 수 있다. 또는, 도 6의 학습 방법은 센서 장치(100) 외부의 서버 등을 이용하여 수행될 수 있다. 이 경우, 학습에 의하여 생성된 시냅스 가중치(WD)가 센서 장치(100)에 제공되고, 센서 장치(100)는 시냅스 가중치(WD)에 기초하여, 기계 장치의 이상 징후를 판단할 수 있다. 설명의 편의상 도 1의 도면 부호를 참조하여, 도 6이 설명된다.
S110 단계에서, 센서 장치(100)는 학습 데이터를 획득한다. 센서(110)는 주변부를 감지하여 학습 데이터를 생성할 수 있다. 여기에서, 학습 데이터는 센싱 데이터(SD)와 동일한 타입일 수 있다.
S120 단계에서, 학습 데이터의 추이가 분석된다. 일례로, 학습 데이터는 인공 신경망 데이터 처리기(120)를 통하여 학습될 수 있다. 일례로, 학습 데이터는 외부 서버를 통하여 학습될 수 있다. 학습 데이터는 딥 러닝 기반의 알고리즘을 구현한 하드웨어, 소프트웨어, 또는 펌웨어를 통하여 분석 또는 학습될 수 있다. 이 경우, 학습 데이터는 통신 모듈(140)을 통하여 서버로 송신될 수 있다. 학습 데이터는 지속적으로 획득될 수 있고, 다양한 학습 데이터의 분석을 통하여, 최적화된 기준 범위가 계산될 수 있다.
S130 단계에서, 학습 데이터의 분석 또는 학습 결과에 기초하여, 시냅스 가중치(WD)가 생성할 수 있다. 일례로, 시냅스 가중치(WD)는 인공 신경망 데이터 처리기(120)로부터 생성될 수 있다. 일례로, 시냅스 가중치(WD)는 외부 서버로부터 생성될 수 있다. 이 경우, 시냅스 가중치(WD)는 통신 모듈(140)을 통하여 센서 장치(100)로 제공될 수 있다.
도 7은 도 1의 센서 장치의 동작 방법의 예시적인 순서도이다. 도 7의 방법은 도 1의 도 1의 센서 장치(100)에서 수행될 수 있고, 도 6의 방법에서 생성된 시냅스 가중치(WD)를 이용하여 수행될 수 있다. 설명의 편의상 도 1의 도면 부호를 참조하여, 도 7이 설명된다.
S210 단계에서, 센서 장치(100)는 센싱 데이터(SD)를 획득한다. 센서(110)는 주변부를 감지하여 센싱 데이터(SD)를 생성할 수 있다. 센서(110)는 기계 장치 자체 또는 기계 장치 주변의 적어도 하나의 환경 요소들을 센싱할 수 있다.
S220 단계에서, 센서 장치(100)는 센싱 데이터(SD)가 기준 범위를 만족하는지 판단할 수 있다. 이를 위하여, 인공 신경망 데이터 처리기(120)에 센싱 데이터(SD)가 입력될 수 있다. 인공 신경망 데이터 처리기(120)는 도 6의 S130 단계에서 생성된 시냅스 가중치(WD)에 기초하여, 센싱 데이터(SD)의 추이를 분석할 수 있다. 기준 범위는 시냅스 가중치(WD)에 의하여 결정된다. 센싱 데이터(SD)가 기준 범위를 만족하는 경우, 이상 징후가 없는 것으로 판단된다. 도 7에 도시된 바와 달리, 센싱 데이터(SD)가 기준 범위를 만족하는 경우, 이상 징후가 없다는 정보를 포함하는 결과 데이터(RD)가 생성될 수도 있다.
S230 단계는 센싱 데이터(SD)가 기준 범위를 만족하지 않는 경우 진행될 수 있다. 센싱 데이터(SD)가 기준 범위를 벗어난 경우, 인공 신경망 데이터 처리기(120)는 결과 데이터(RD)를 출력한다. 결과 데이터(RD)는 이상 징후가 존재함을 나타내는 정보, 이상 징후의 정도를 나타내는 정보, 및 센싱 데이터(SD)에서 이상 징후를 나타내는 값들을 선별한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 결과 데이터(RD)는 통신 모듈(140)을 통하여 외부 전자 장치로 송신될 수 있다. 서버 또는 단말기와 같은 외부 전자 장치는 결과 데이터(RD)에 기초하여, 사용자에 이상 징후를 알리거나, 기계 장치의 동작을 제어하는 등의 후속 동작을 수행할 수 있다.
S240 단계에서, 센서 장치(100)는 전원 제어 신호(PCD)를 생성할 수 있다. 상술한 바와 같이, 인공 신경망 데이터 처리기(120)는 시냅스 가중치(WD)에 기초하여, 센싱 데이터(SD)의 추이를 분석할 수 있다. 분석 결과, 인공 신경망 데이터 처리기(120)는 현재 센싱 데이터(SD)의 추이에 대응되는 전원 제어 신호(PCD)를 생성할 수 있다. 또는, 인공 신경망 데이터 처리기(120)에 의하여 생성된 결과 데이터(RD)에 기초하여, 컨트롤러(130)가 전원 제어 신호(PCD)를 생성할 수 있다. 전원 제어 신호(PCD)는 전력 관리 유닛(170)에 제공될 수 있다.
S250 단계에서, 센서 장치(100)는 전원 제어 신호(PCD)에 기초하여, 각 구성 요소들에 대한 전력을 관리할 수 있다. 전력 관리 유닛(170)은 전원 제어 신호(PCD)에 기초하여, 센서 장치(100)의 전력 공급을 제어할 수 있다. 전력 관리 유닛(170)은 전원 제어 신호(PCD)에 기초하여, 센서(110), 인공 신경망 데이터 처리기(120), 컨트롤러(130), 및 통신 모듈(140) 등에 공급되는 전력량 및 전력 공급 시간 등을 관리할 수 있다.
도 8은 도 1의 센서 장치를 포함하는 기계 관리 시스템의 예시적인 블록도이다. 도 8의 기계 관리 시스템(1000)은 도 1의 센서 장치(100)를 이용하여, 기계 장치의 이상 징후를 관리하는 예시적인 시스템으로 이해될 것이다. 도 8을 참조하면, 기계 관리 시스템(1000)은 기계 장치(1100) 및 서버(1500)를 포함한다. 기계 장치(1100)는 상술하였듯이, 운송 수단 또는 생산 설비와 같이 동력을 제공하는 다양한 장치를 포함할 수 있다.
기계 장치(1100)는 복수의 센서 장치들을 포함할 수 있다. 예시적으로, 기계 장치(1100)는 제1 내지 제3 센서 장치들(1110~1130)을 포함하는 것으로 도시된다. 센서 장치들의 개수는 제한되지 않는다. 제1 내지 제3 센서 장치들(1110~1130)은 기계 장치(1100)의 적어도 일부에 배치될 수 있다. 제1 내지 제3 센서 장치들(1110~1130)은 기계 장치(1100) 자체 또는 기계 장치(1100)의 주변부의 환경 요소들을 감지할 수 있다. 일례로, 제1 센서 장치(1110)는 진동 센서이고, 제2 센서 장치(1120)는 온도 센서이고, 제3 센서 장치(1130)는 소음 센서일 수 있으나, 센서 장치의 종류는 제한되지 않는다.
제1 내지 제3 센서 장치들(1110~1130) 각각은 센싱 데이터에 기초하여, 기계 장치(1100)의 이상 징후를 판단할 수 있다. 제1 내지 제3 센서 장치들(1110~1130)의 구성은 도 1의 센서 장치(100)의 구성들을 포함할 수 있다. 제1 내지 제3 센서 장치들(1110~1130) 각각은 센싱 데이터의 추이를 분석하여, 기준 범위를 결정할 수 있다. 제1 센서 장치(1110)에서 센싱 데이터는 진동 측정값을 포함할 수 있고, 제2 센서 장치(1120)에서 센싱 데이터는 온도 측정 값을 포함할 수 있고, 제3 센서 장치(1130)에서 센싱 데이터는 소음 측정값을 포함할 수 있다.
제1 내지 제3 센서 장치들(1110~1130) 각각은 제1 내지 제3 시냅스 가중치들(WD1~WD3) 중 하나에 기초하여, 기준 범위를 결정할 수 있다. 제1 내지 제3 시냅스 가중치들(WD1~WD3)은 제1 내지 제3 센서 장치들(1110~1130) 각각이 사전에 생성한 학습 데이터에 기초하여, 생성될 수 있다. 서버(1500)는 학습 데이터를 수신하고, 학습 데이터의 추이를 분석함으로써, 제1 내지 제3 시냅스 가중치들(WD1~WD3)을 생성할 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않고, 제1 내지 제3 센서 장치들(1110~1130) 각각이 학습 데이터에 기초하여, 제1 내지 제3 시냅스 가중치들(WD1~WD3)을 생성할 수 있다.
제1 내지 제3 센서 장치들(1110~1130) 각각은 센싱 데이터가 기준 범위를 벗어난 경우, 기계 장치(1100)에 이상 징후가 발생한 것으로 판단하고, 결과 데이터(RD)를 생성할 수 있다. 일례로, 제1 센서 장치(1110)로부터 센싱된 진동 측정값이 기준 범위를 벗어난 경우, 이상 징후에 대응되는 결과 데이터를 생성할 수 있다. 생성된 결과 데이터는 도 1과 같은 통신 모듈(140)을 통하여, 서버(1500)로 송신될 수 있다. 서버(1500)는 수신된 결과 데이터에 기초하여, 사용자에 이상 징후를 알리거나, 기계 장치(1100)의 동작을 제어하는 등의 후속 동작을 지시할 수 있다.
서버(1500)는 기계 장치(1100) 또는 제1 내지 제3 센서 장치들(1110~1130)과 유선 또는 무선 통신 방식으로 정보를 교환할 수 있다. 서버(1500)는 학습 데이터에 기초하여, 제1 내지 제3 시냅스 가중치들(WD1~WD3)을 생성할 수 있다. 서버(1500)는 제1 내지 제3 시냅스 가중치들(WD1~WD3)을 제1 내지 제3 센서 장치들(1110~1130)에 제공함으로써, 제1 내지 제3 센서 장치들(1110~1130)이 기계 장치(1100)의 이상 징후를 판단하게 할 수 있다. 서버(1500)는 이상 징후의 유무, 정도, 또는 이상 징후에 대응되는 선별된 센싱 데이터만 수신할 수 있다. 따라서, 서버(1500)가 전체 센싱 데이터를 수신하여 이상 징후를 판단하는 경우에 비하여, 제1 내지 제3 센서 장치들(1110~1130)과 서버(1500) 사이의 네트워크 트래픽 과밀화 또는 오버헤드가 감소할 수 있다.
도 9는 도 1의 센서 장치를 포함하는 기계 관리 시스템의 예시적인 블록도이다. 도 9의 기계 관리 시스템(2000)은 도 1의 센서 장치(100)를 이용하여, 기계 장치의 이상 징후를 관리하는 예시적인 시스템으로 이해될 것이다. 도 9를 참조하면, 기계 관리 시스템(2000)은 복수의 기계 장치들(2100~2300) 및 서버(2500)를 포함할 수 있다. 복수의 기계 장치들(2100~2300)의 개수는 제한되지 않는다.
복수의 기계 장치들(2100~2300) 각각은 적어도 하나의 센서 장치들을 포함할 수 있다. 센서 장치는 기계 장치의 적어도 일부에 배치될 수 있다. 센서 장치는 도 1의 센서 장치(100)에 대응된다. 센서 장치는 해당 기계 장치 자체 또는 주변의 환경 요소들을 감지하여 센싱 데이터를 생성할 수 있다. 센싱 장치는 센싱 데이터의 추이에 따라 가변적인 기준 범위를 결정하고, 기준 범위에 기초하여 복수의 기계 장치들(2100~2300) 각각의 이상 징후를 판단할 수 있다. 이상 징후의 판단 결과, 결과 데이터가 생성될 수 있고, 결과 데이터는 서버(2500)로 전송될 수 있다.
서버(2500)는 복수의 기계 장치들(2100~2300)과 유선 또는 무선 통신 방식으로 정보를 교환할 수 있다. 서버(2500)는 복수의 기계 장치들(2100~2300) 각각에 배치된 센싱 데이터에 시냅스 가중치들을 전송할 수 있다. 일례로, 서버(2500)는 복수의 기계 장치들(2100~2300)을 관리하는 클라우드 서버일 수 있다. 도 8에서 상술하였듯이, 서버(2500)가 관리하는 센서 장치의 개수 또는 기계 장치의 개수의 증가에 따라, 데이터 트래픽이 증가할 수 있다. 본 발명에 따른 기계 관리 시스템(2000)은 센서 장치를 통하여 이상 징후를 판단하고, 서버(2500)는 이상 징후의 유무, 정도, 또는 이상 징후에 대응되는 선별된 센싱 데이터만 수신하여, 복수의 기계 장치들(2100~2300)을 관리할 수 있다. 따라서, 복수의 기계 장치들(2100~2300)과 서버(2500) 사이의 네트워크 트래픽 과밀화 또는 오버헤드가 감소할 수 있다.
나아가, 이상 징후의 판단이 서버(2500) 대신 복수의 기계 장치들(2100~2300) 각각의 센서 장치에서 수행되므로, 이상 징후의 판단 속도가 증가할 수 있다. 복수의 기계 장치들(2100~2300) 각각의 이상 징후가 서버(2500)에서 판단된다면, 센싱 데이터가 지속적으로 서버(2500)에 전달되어야 할 수 있다. 이 경우, 트래픽 과밀화 또는 오버헤드가 발생할 수 있고, 이에 따라 센싱 데이터의 수신이 지연될 수 있다. 즉, 기계 관리 시스템(2000)은 복수의 기계 장치들(2100~2300) 각각에 대응되는 센서 장치를 통하여 이상 징후 판단을 분산 처리할 수 있다.
위에서 설명한 내용은 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 예들이다. 본 발명에는 위에서 설명한 실시 예들뿐만 아니라, 단순하게 설계 변경하거나 용이하게 변경할 수 있는 실시 예들도 포함될 것이다. 또한, 본 발명에는 상술한 실시 예들을 이용하여 앞으로 용이하게 변형하여 실시할 수 있는 기술들도 포함될 것이다.
100, 1110, 1120, 1130: 센서 장치 110: 센서
120: 인공 신경망 데이터 처리기 130: 컨트롤러
140: 통신 모듈 150: 에너지 하베스터
160: 에너지 저장 회로 170: 전력 관리 유닛
1000, 2000: 기계 관리 시스템 1100, 2100, 2200, 2300: 기계 장치
1500, 2500: 서버

Claims (1)

  1. 기계 장치의 적어도 일부에 배치되는 센서 장치에 있어서,
    주변부를 센싱하여 센싱 데이터를 생성하는 센서; 및
    상기 센싱 데이터가 생성되기 전에 상기 센서로부터 생성된 학습 데이터의 추이에 기초하여, 상기 센싱 데이터에 대응되는 기준 범위를 결정하고, 상기 센싱 데이터 및 상기 기준 범위에 기초하여, 상기 기계 장치의 이상 징후에 대응되는 결과 데이터를 생성하는 인공 신경망 데이터 처리기를 포함하는 센서 장치.
KR1020190028998A 2018-03-14 2019-03-13 인공 신경망 데이터 처리기를 포함하는 센서 장치 KR20190108515A (ko)

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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3955067A1 (en) * 2020-08-11 2022-02-16 GF Machining Solutions SA A system for predicting anomalies of machining with a neuromorphic circuit
US20220050023A1 (en) * 2020-08-11 2022-02-17 GF Machining Solutions SA System for predicting anomalies of machining
US11940357B2 (en) * 2020-08-11 2024-03-26 GF Machining Solutions SA System for predicting anomalies of machining

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