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인공지능 기반 건전성 예측 및 관리에 관한 국내 연구 동향 분석

Analysis of Domestic Research Trends on Artificial Intelligence-Based Prognostics and Health Management

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Purpose: This study aim to identify the trends in AI-based PHM technology that can enhance reliability and minimize costs. Furthermore, this research provides valuable guidelines for future studies in various industries Methods: In this study, I collected and selected AI-based PHM studies, established classification criteria, and analyzed research trends based on classified fields and techniques. Results: Analysis of 125 domestic studies revealed a greater emphasis on machinery in both diagnosis and prognosis, with more papers dedicated to diagnosis. various algorithms were employed, including CNN for image diagnosis and frequency analysis for signal data. LSTM was commonly used in prognosis for predicting failures and remaining life. Different industries, data types, and objectives required diverse AI techniques, with GAN used for data augmentation and GA for feature extraction. Conclusion: As studies on AI-based PHM continue to grow, selecting appropriate algorithms for data types and analysis purposes is essential. Thus, analyzing research trends in AI-based PHM is crucial for its rapid development.

Abstract

Purpose: This study aim to identify the trends in AI-based PHM technology that can enhance reliability and minimize costs. Furthermore, this research provides valuable guidelines for future studies in various industries Methods: In this study, I collected and selected AI-based PHM studies, established classification criteria, and analyzed research trends based on classified fields and techniques. Results: Analysis of 125 domestic studies revealed a greater emphasis on machinery in both diagnosis and prognosis, with more papers dedicated to diagnosis. various algorithms were employed, including CNN for image diagnosis and frequency analysis for signal data. LSTM was commonly used in prognosis for predicting failures and remaining life. Different industries, data types, and objectives required diverse AI techniques, with GAN used for data augmentation and GA for feature extraction. Conclusion: As studies on AI-based PHM continue to grow, selecting appropriate algorithms for data types and analysis purposes is essential. Thus, analyzing research trends in AI-based PHM is crucial for its rapid development.

참고문헌 (131)

  1. 안영근, "트리 기반 가스배관 분할 알고리즘을 이용한 잔여수명 예측", 신뢰성 응용연구, 21(2), pp.173~180 (2021), 한국신뢰성학회[DOI]
  2. 백지선, "인공지능 머신러닝을 이용한 체인 스프라켓 드라이브 시스템의 건전성 감시 장치", 한국소음진동공학회논문집, 30(3), pp.286~293 (2020), 한국소음진동공학회[DOI]
  3. 백희승, "굴착기 주행디바이스의 고장 진단을 위한 AI기반 상태 모니터링 시스템 개발", 드라이브·컨트롤, 18(1), pp.24~30 (2021), 사단법인 유공압건설기계학회
  4. 백승대, "합성곱신경망을 활용한 과구동기 시스템을 가지는 소형 무인선의 추진기 고장 감지", 대한조선학회 논문집, 59(2), pp.125~133 (2022), 대한조선학회[DOI]
  5. 백재욱, "고장예지 및 건전성관리에서의 AI 기법", 신뢰성 응용연구, 19(3), pp.243~255 (2019), 한국신뢰성학회[DOI]
  6. 채선규, "fastICA 기반 발전기 고장 진단 및 예측", 신뢰성 응용연구, 21(4), pp.341~351 (2021), 한국신뢰성학회[DOI]
  7. 조준호, "스마트 ESP의 동작 상태 모니터링과 진단 및 고장 예측 알고리즘에 관한 연구", 차세대융합기술학회논문지, 6(5), pp.775~780 (2022), 국제차세대융합기술학회[DOI]
  8. 최동진, "K-Means와 CNN을 이용한 변화된 환경에서의 전동기 고장 진단", 제어.로봇.시스템학회 논문지, 26(5), pp.348~354 (2020), 제어·로봇·시스템학회[DOI]
  9. 최동진, "심층 학습 및 IoT 기법을 이용한 유도 전동기의 실시간 고장 진단과 자기 보완 시스템", 전기학회논문지, 68(5), pp.662~669 (2019), 대한전기학회
  10. 최동진, "소형 IoT 디바이스를 고려한 딥 러닝 전동기 고장진단 시스템", 제어.로봇.시스템학회 논문지, 26(11), pp.900~906 (2020), 제어·로봇·시스템학회[DOI]
  11. 최승현, "딥러닝을 활용한 일반국도 아스팔트포장의 공용수명 예측", 한국도로학회논문집, 20(2), pp.57~65 (2018), 한국도로학회
  12. Fink, O., "Potential, challenges and future directions for deep learning in prognostics and health management applications", Engineering Applications of Artificial Intelligence, 92, pp.952~1976 (2020)
  13. 고정일, "SVM 기법을 적용한 구름베어링의 부식 고장진단", 한국기계가공학회지, 20(9), pp.35~41 (2021), 한국기계가공학회[DOI]
  14. 고영진, "Park’s Vector 패턴과 CNN을 이용한 유도전동기고정자 고장진단방법", 전기전자학회논문지, 24(3), pp.883~889 (2020), 한국전기전자학회[DOI]
  15. 하소미, "이상치를 고려한 딥러닝 기반 웨이퍼 맵 결함 패턴 클러스터링", 신뢰성 응용연구, 22(4), pp.342~351 (2022), 한국신뢰성학회[DOI]
  16. 한동주, "터보팬엔진의 실시간 구성품 결함 및 건전성 진단 알고리즘 구현", 한국항공우주학회지, 50(10), pp.717~727 (2022), 한국항공우주학회[DOI]
  17. 한지훈, "딥 러닝 알고리즘을 이용한 전동기 고장 진단에서의 알고리즘 성능 향상 기법 연구", 전기학회논문지, 69(11), pp.1732~1739 (2020), 대한전기학회
  18. 한지훈, "이상치 데이터를 고려한 DT-CNN 기반의 전동기 고장 예측", 제어.로봇.시스템학회 논문지, 26(11), pp.932~939 (2020), 제어·로봇·시스템학회[DOI]
  19. 홍선기, "XAI 알고리즘을 통한 전동기 고장 진단에서의 연속 웨이블릿 변환 데이터 성능 평가", 전기학회논문지, 71(1), pp.225~232 (2022), 대한전기학회
  20. 한상보, "전류 및 자속센서를 이용한 유도전동기 예방진단 알고리즘 개발에 관한 연구", 전기전자학회논문지, 23(4), pp.1157~1165 (2019), 한국전기전자학회[DOI]
  21. 황규용, "1-D CNN 기반 자동차 휠 너트 풀림 상태 예측 기법 개발", 한국소음진동공학회논문집, 32(4), pp.337~345 (2022), 한국소음진동공학회[DOI]
  22. 황세윤, "해상크레인 윈치 감속기의 기계학습기반 실시간 상태모니터링 시스템 개발", 한국CDE학회 논문집, 25(4), pp.445~454 (2020), 한국CDE학회[DOI]
  23. 현동환, "지속적 학습을 이용한 생산 과정에서의 결함 탐지", 한국CDE학회 논문집, 27(1), pp.10~18 (2022), 한국CDE학회
  24. 장준교, "Denoising Auto Encoder 기법을 활용한 진동 데이터 전처리 및 성능비교", 해양환경안전학회지, 27(7), pp.1088~1097 (2021), 해양환경안전학회[DOI]
  25. 장지원, "블레이드의 표면 결함 검출을 위한 Faster R-CNN 딥러닝 모델 구축", 한국구조물진단유지관리공학회 논문집, 23(7), pp.80~86 (2019), 한국구조물진단유지관리공학회
  26. 장명훈, "차량 DTC 데이터 기반 고장 상태 예지 방안에 대한 사례 연구", 한국CDE학회 논문집, 25(4), pp.358~365 (2020), 한국CDE학회[DOI]
  27. 전항규, "기계학습을 적용한 회전체 고장진단에 관한 연구", 한국음향학회지, 39(4), pp.263~269 (2020), 한국음향학회
  28. 전지훈, "멀티 채널 충전 프로파일과 방전 용량을 사용한 딥러닝 기반 리튬 이온 배터리 건강 상태 추정", 한국통신학회논문지, 47(6), pp.862~869 (2022), 한국통신학회[DOI]
  29. 주윤재, "회전기기의 운전상태 분류를 위한 기계학습 알고리즘의 성능 비교", 한국CDE학회 논문집, 25(1), pp.77~87 (2020), 한국CDE학회[DOI]
  30. 정훈, "차륜 및 차축베어링 고장진단을 위한 빅데이터 기반 머신러닝 기법 연구", 한국산학기술학회논문지, 19(1), pp.75~84 (2018), 한국산학기술학회[DOI]
  31. 정주호, "철도 궤도의 이상상황 예방을 위한 영상처리와 딥러닝을 융합한 지능형 철도 레일 탐지 알고리즘", 인터넷정보학회논문지, 21(4), pp.109~116 (2020), 한국인터넷정보학회[DOI]
  32. Jung, J. H., "Fault Diagnosis Method for Excavator Hydraulic Axial Piston Pumps", Journal of The Korean Society for Fluid Power and Construction Equipments, 18(4), pp.98~103 (2021)
  33. 정상진, "딥러닝을 이용한 리튬이온 배터리 잔여 유효수명 예측", 한국기계가공학회지, 19(12), pp.21~27 (2020), 한국기계가공학회[DOI]
  34. 정성목, "풍력발전기 진동 데이터를 활용한 딥러닝 기반 고장진단기법 연구", 한국정보기술학회논문지, 20(6), pp.129~136 (2022), 한국정보기술학회[DOI]
  35. 정원호, "구조물 건전성 진단에서 데이터 부족 문제 극복을 위한 심층 생성 모델의 활용", 대한기계학회논문집 A, 43(3), pp.169~176 (2019), 대한기계학회
  36. 강민규, "공기압축기의 이상 진단을 위한 딥러닝 기반 분석", 한국정밀공학회지, 39(3), pp.209~215 (2022), 한국정밀공학회[DOI]
  37. 강민규, "회전기계를 위한 건전성 예측 및 관리 시스템 개발과 로터리 테이블에 적용", 한국정밀공학회지, 39(5), pp.337~343 (2022), 한국정밀공학회[DOI]
  38. 강새별, "머신 러닝을 이용한 중유 화력 열병합 발전소 보일러의 고장 예지", 대한기계학회논문집 B, 44(5), pp.341~346 (2020), 대한기계학회
  39. 김도현, "GAN 기반 데이터생성을 통한 가스배관의 잔여수명분포 추정", 한국지능시스템학회 논문지, 30(1), pp.80~85 (2020), 한국지능시스템학회[DOI]
  40. 김동현, "앙상블 기법을 이용한 선박 메인엔진 빅데이터의 이상치 탐지", 수산해양기술연구, 56(4), pp.384~394 (2020), 한국수산해양기술학회[DOI]
  41. 김동현, "Gaussian Mixture Model을 이용한 선박 메인 엔진 빅데이터의 이상치 탐지", Journal of The Korean Data Analysis Society, 22(4), pp.1473~1489 (2020), 한국자료분석학회[DOI]
  42. 김현중, "초음파 신호의 특성을 이용한 기어박스의 결함 분류", 한국소음진동공학회논문집, 28(1), pp.57~63 (2018), 한국소음진동공학회[DOI]
  43. 김형진, "합성곱 네트워크 기반의 Conv1D 알고리즘에서 시간 종속성을 반영한 선박 연료계통 장비의 고장 진단 모델", 한국항해항만학회지, 46(4), pp.367~374 (2022), 한국항해항만학회
  44. Kim, H. S., "A Study on Tire Surface Defect Detection Method Using Depth Image", Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference, 11(5), pp.211~220 (2022)
  45. 김일중, "중소 제조기업의 경쟁력 강화를 위한 제조AI 핵심 정책과제 도출에 관한 연구", 품질경영학회지, 50(4), pp.647~664 (2022), 한국품질경영학회[DOI]
  46. 김익수, "결함검출 적용을 위한 YOLO 딥러닝 알고리즘 비교", 한국생산제조학회지, 30(6), pp.514~519 (2021), 한국생산제조학회[DOI]
  47. 김지호, "Convolutional LSTM 모델 기반의 짧은 지연 시간을 갖는베어링 결함 진단", 전자공학회논문지, 59(1), pp.124~130 (2022), 대한전자공학회
  48. 김정민, "드론영상을 이용한 물체탐지알고리즘 기반 도로균열탐지", 한국ITS학회 논문지, 18(6), pp.155~163 (2019), 한국ITS학회[DOI]
  49. 김준석, "DTW 기반 추진 전동기 잔여수명 예측 알고리즘 개발 사례연구", 한국CDE학회 논문집, 26(4), pp.386~397 (2021), 한국CDE학회
  50. 김정태, "k-NN을 활용한 터보팬 엔진의 잔여 유효 수명 예측 모델 제안", 한국산학기술학회논문지, 22(4), pp.611~620 (2021), 한국산학기술학회[DOI]
  51. 김지욱, "A Study on Fault Classification of Machining Center using Acceleration Data Based on 1D CNN Algorithm", 한국기계가공학회지, 18(9), pp.29~35 (2019), 한국기계가공학회
  52. 김재영, "음향방출 기반 배관 조기 결함 검출 및 진단 방법", 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지, 8(3), pp.571~578 (2018), 사단법인 인문사회과학기술융합학회[DOI]
  53. 김기현, "푸리에 변환 및 이미지 증강을 통한 분류 성능 최적화에 관한 연구", 품질경영학회지, 51(1), pp.119~129 (2023), 한국품질경영학회[DOI]
  54. 김강휘, "원심펌프 이상 진단을 위한 데이터 수집 및 머신러닝 기반 분석", 한국정밀공학회지, 38(4), pp.269~277 (2021), 한국정밀공학회[DOI]
  55. 김민희, "설비 이상탐지를 위한 딥러닝 알고리즘 개발", 한국정보통신학회논문지, 26(2), pp.199~206 (2022), 한국정보통신학회[DOI]
  56. 김명준, "철도차량용 스크류 공기압축기의 LSTM 기반 이상감지", 대한기계학회논문집 A, 46(2), pp.195~202 (2022), 대한기계학회
  57. 김남진, "K-최근접 이웃을 이용한 모터의 고장진단", 한국전자통신학회 논문지, 13(6), pp.1249~1256 (2018), 한국전자통신학회[DOI]
  58. 김승일, "진동 데이터의 시간영역 특징 추출에 기반한 고장 분류 모델", 한국전산구조공학회논문집, 34(1), pp.25~33 (2021), 한국전산구조공학회[DOI]
  59. 김성준, "파이프 고장확률 및 잔여수명 평가를 위한 퍼지 기반의 기계학습 적용", 한국지능시스템학회 논문지, 31(3), pp.185~191 (2021), 한국지능시스템학회[DOI]
  60. 김성준, "인더스트리 4.0을 위한 고장예지 기술과 가스배관의 사용적합성 평가", 품질경영학회지, 45(4), pp.649~664 (2017), 한국품질경영학회[DOI]
  61. 김선모, "머신러닝을 이용한 열화상 카메라 회로보드의 고장 진단 알고리즘 분석", 한국산학기술학회논문지, 23(10), pp.118~124 (2022), 한국산학기술학회[DOI]
  62. 김선원, "소음 신호를 이용한 딥러닝 이용파워 드라이빙 시스템의 건전성 감시", 한국소음진동공학회논문집, 31(1), pp.47~56 (2021), 한국소음진동공학회[DOI]
  63. 김원재, "ANN에 기반한 3상 PWM 컨버터의 다중 스위치 개방고장 진단 방법", 전기학회논문지, 70(5), pp.764~775 (2021), 대한전기학회
  64. 김영곤, "자동차용 강판의 스폿용접 전극수명예측 알고리즘 개발", 한국기계기술학회지, 22(5), pp.871~876 (2020), 한국기계기술학회[DOI]
  65. 김영길, "상태기반정비를 활용한 레이더 도파관 결로‧결빙 예방에 관한 연구", 한국산학기술학회논문지, 23(7), pp.229~239 (2022), 한국산학기술학회[DOI]
  66. 김용재, "해양 플랜트 Mooring Line 고장예지 방안에 관한 연구", 한국CDE학회 논문집, 23(3), pp.202~214 (2018), 한국CDE학회[DOI]
  67. 김형진, "비정상 신호를 가진 연료 펌프의 상태 진단에서 Conv1D 모델의 시간 간격 별 예측 정확성 비교", 한국CDE학회 논문집, 27(4), pp.550~559 (2022), 한국CDE학회
  68. 고도현, "머신러닝을 이용한 스타트 모터의 고장예지", 한국기계가공학회지, 20(12), pp.85~91 (2021), 한국기계가공학회[DOI]
  69. 고홍철, "가상센서를 이용한 제철소 가열로의 연소가스 분석기 고장 감시 및 백업 기술개발", 제어.로봇.시스템학회 논문지, 28(8), pp.708~713 (2022), 제어·로봇·시스템학회[DOI]
  70. 곽명선, "데이터 증강 및 전이학습을 이용한 진단 기반 도메인 적응 설계 평가 및 검증", 대한기계학회논문집 A, 46(11), pp.975~986 (2022), 대한기계학회
  71. 권상욱, "LSTM 모델기반 리튬이온 배터리 SOH 예측알고리즘 구현", 전기학회논문지, 68(10), pp.1214~1221 (2019), 대한전기학회
  72. 권석진, "CNN 기반 철도차량 차체-대차 연결부의 결함 평가기법 연구", 한국산학기술학회논문지, 21(11), pp.53~60 (2020), 한국산학기술학회[DOI]
  73. 계효선, "주성분 분석기반 저복잡 이상탐지 기술 연구", 한국통신학회논문지, 46(6), pp.941~955 (2021), 한국통신학회[DOI]
  74. 이병식, "강우유출수 침투필터의 폐색 예측을 위한 딥러닝 모델 개발", 한국산학기술학회논문지, 22(9), pp.147~155 (2021), 한국산학기술학회[DOI]
  75. 이창훈, "합성곱 오토인코더를 이용한 체인 전동 장치의 고장 결함 감지 및 진단", 한국소음진동공학회논문집, 31(5), pp.563~573 (2021), 한국소음진동공학회[DOI]
  76. 이동균, "유도무기 야전 데이터를 활용한 머신 러닝 기반의 정비예측 모델 연구", 한국산학기술학회논문지, 23(2), pp.518~526 (2022), 한국산학기술학회[DOI]
  77. 이규형, "RNN 기반 디지털 센서의 Rising time과 Falling time 고장 검출 기법", 한국인터넷방송통신학회 논문지, 19(1), pp.29~35 (2019), 한국인터넷방송통신학회[DOI]
  78. 이형진, "마할라노비스 거리와 랜덤포레스트를 활용한 원전 운전데이터 이상 진단 분석", 한국지능시스템학회 논문지, 32(2), pp.133~138 (2022), 한국지능시스템학회[DOI]
  79. 이정근, "LSTM 오토인코더를 이용한 라디에이터 고장진단 사례연구", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 16(6), pp.17~25 (2020), 한국차세대컴퓨팅학회[DOI]
  80. 이정형, "시계열 특징을 갖는 선박용 공기 압축기 전류 데이터의 이상 탐지 알고리즘 적용 실험", 해양환경안전학회지, 27(1), pp.127~134 (2021), 해양환경안전학회[DOI]
  81. 이준혁, "CNN을 이용한 차량용 카메라 이미지센서의 고장진단", 한국산학기술학회논문지, 23(12), pp.877~884 (2022), 한국산학기술학회[DOI]
  82. 이준혁, "기계학습 알고리즘을 활용한 베어링의 고장 예측 알고리즘 개발에 관한 연구", 한국마린엔지니어링학회지, 43(6), pp.455~462 (2019), 한국마린엔지니어링학회[DOI]
  83. 이남정, "규칙기반과 딥러닝을 동시에 활용한 앙상블 회전체 이상진단", 한국소음진동공학회논문집, 30(2), pp.129~135 (2020), 한국소음진동공학회[DOI]
  84. 이평연, "건전성 지표 기반 주성분분석(PCA)을 적용한 고용량 배터리 팩의 열화 인자 추출 방법 및 SOH 진단 기법 연구", 전력전자학회 논문지, 25(5), pp.376~384 (2020), 전력전자학회[DOI]
  85. 이세훈, "YOLO 기반 금속 외관 결함영역 검출", 한국지능시스템학회 논문지, 32(4), pp.275~285 (2022), 한국지능시스템학회[DOI]
  86. 이수형, "오토인코더 기반의 생성 모델을 이용한 유입변압기 수명 예측 시스템", 한국철도학회논문집, 24(7), pp.619~624 (2021), 한국철도학회
  87. 이송호, "자율운항선박 보조기기 내 고무 씰의 상태기반정비를 위한 고장진단용 데이터베이스 및 알고리즘 개발에 관한 연구", 신뢰성 응용연구, 22(1), pp.48~58 (2022), 한국신뢰성학회[DOI]
  88. 이승훈, "TadGAN 기반 시계열 이상 탐지를 활용한 전처리 프로세스 연구", 품질경영학회지, 50(3), pp.459~471 (2022), 한국품질경영학회[DOI]
  89. 이상협, "Classification of Operating State of Screw Decanter using Video-Based Optical Flow and LSTM Classifier", 한국산업융합학회논문집, 25(2), pp.169~176 (2022), 한국산업융합학회
  90. 이수일, "부분 방전의 안전도 평가를 위한 예측 모델 설계", Journal of Platform Technology, 8(3), pp.10~21 (2020), 아이씨티플랫폼학회[DOI]
  91. 이송연, "CNN 알고리즘을 이용한 인공지지체의 3D프린터 출력 시 실시간 출력 불량 탐지 시스템에 관한 연구", 반도체디스플레이기술학회지, 20(3), pp.125~130 (2021), 한국반도체디스플레이기술학회
  92. 이영현, "Seq2Seq 모델 기반의 로봇팔 고장예지 기술", 한국정보전자통신기술학회 논문지, 12(3), pp.242~250 (2019), 한국정보전자통신기술학회
  93. 이양규, "LSTM 기반 드론의 모터 진동 이상 감지 시스템", 정보화연구, 17(4), pp.315~321 (2020), 한국엔터프라이즈아키텍처학회[DOI]
  94. 임종국, "모터의 전류치를 활용한 전동차 출입문의 특징추출 및 고장진단 예지 알고리즘 선정 방안 연구", 전기학회논문지, 70(1), pp.96~101 (2021), 대한전기학회
  95. 임제영, "EMD-CNN-LSTM을 이용한 하이브리드 방식의 리튬 이온 배터리 잔여 수명 예측", 전력전자학회 논문지, 27(1), pp.48~55 (2022), 전력전자학회
  96. 민태홍, "승강기 결함 진단을 위한 진동 신호 기반 특징 분석", 한국소음진동공학회논문집, 32(6), pp.535~543 (2022), 한국소음진동공학회[DOI]
  97. 문현철, "적층 제조공정 불확실성을 고려한 PLA시편의 심층 신경망 기반 피로수명 신뢰성 평가", 신뢰성 응용연구, 22(1), pp.37~47 (2022), 한국신뢰성학회[DOI]
  98. 문기영, "회전수가 변하는 기기의 고장진단에 있어서 특성 기반 분류와 합성곱 기반 알고리즘의 예측 정확도 비교", 한국항해항만학회지, 46(3), pp.280~288 (2022), 한국항해항만학회
  99. 남지인, "신경망을 이용한 음향 측정 기반의 고장진단 시스템", 한국생산제조학회지, 29(3), pp.210~215 (2020), 한국생산제조학회[DOI]
  100. 오선택, "드론의 변전소 애자 이상현상 탐지를 위한 심층신경망 경량화 모델 기반 알고리즘 개발 연구", 제어.로봇.시스템학회 논문지, 26(11), pp.884~890 (2020), 제어·로봇·시스템학회[DOI]
  101. 박형준, "다중 센서 데이터를 이용한 무인기 유성감속기의 고장진단 연구", 신뢰성 응용연구, 20(4), pp.332~342 (2020), 한국신뢰성학회[DOI]
  102. 박정현, "머신러닝을 이용한 알루미늄 전해 커패시터 고장예지", 한국기계가공학회지, 19(11), pp.94~101 (2020), 한국기계가공학회[DOI]
  103. 박정인, "PHM 기반 공조설비의 고장 패턴 학습을 통한 미세먼지 저감 알고리즘 개발", 한국컴퓨터정보학회논문지, 27(7), pp.83~92 (2022), 한국컴퓨터정보학회[DOI]
  104. 박진우, "스마트 밸브를 이용한 SVM 기반 배관계 손상 탐지 연구", 대한기계학회논문집 A, 45(11), pp.1019~1028 (2021), 대한기계학회
  105. 박수현, "머신러닝을 이용한 드론의 고장진단에 관한 연구", 한국기계가공학회지, 20(9), pp.28~34 (2021), 한국기계가공학회[DOI]
  106. 박성미, "CNN기반 정규화 리사주 도형을 이용한 전자식 밸브 고장진단알고리즘", 한국산업융합학회논문집, 23(5), pp.825~833 (2020), 한국산업융합학회[DOI]
  107. 서찬양, "기계학습 알고리즘 기반의 가스정압기 이상상태 진단에 대한 연구", 한국컴퓨터정보학회논문지, 25(4), pp.19~27 (2020), 한국컴퓨터정보학회[DOI]
  108. 심승보, "지하구조물 콘크리트 균열 탐지를 위한 semi-supervised 의미론적 분할 기반의 적대적 학습 기법 연구", 한국터널지하공간학회 논문집, 22(5), pp.515~528 (2020), 사단법인 한국터널지하공간학회[DOI]
  109. 심승보, "Focal loss와 데이터 증강 기법을 이용한 콘크리트 박락 탐지 심층 신경망 알고리즘", 한국터널지하공간학회 논문집, 23(4), pp.253~263 (2021), 사단법인 한국터널지하공간학회[DOI]
  110. 심승보, "Fast R-CNN을 이용한 객체 인식 기반의 도로 노면 파손 탐지 기법", 한국ITS학회 논문지, 18(2), pp.104~113 (2019), 한국ITS학회[DOI]
  111. 신윤수, "동특성 앙상블 학습 기반 구조물 진단 모니터링 분산처리 시스템", 한국전산구조공학회논문집, 34(4), pp.183~189 (2021), 한국전산구조공학회[DOI]
  112. 심기찬, "차원 축소 진동 신호를 이용한 신경망 기반 선박 엔진 고장진단에 관한 연구", 한국음향학회지, 41(5), pp.492~499 (2022), 한국음향학회
  113. 소민섭, "기계학습을 이용한 필터의 성능 저하 예측", 한국CDE학회 논문집, 24(3), pp.268~279 (2019), 한국CDE학회[DOI]
  114. 손민정, "열상감시장비 운용 데이터 기반 CBM+ 적용 방안 연구", 신뢰성 응용연구, 22(3), pp.240~247 (2022), 한국신뢰성학회
  115. 송호범, "스마트 모터 진단 시스템의 구현", 한국정보기술학회논문지, 17(4), pp.27~36 (2019), 한국정보기술학회[DOI]
  116. 송용욱, "PLC 디지털 제어 신호를 통한 LSTM기반의 이산 생산 공정의 실시간 고장 상태 감지", 한국산업경영시스템학회지, 44(2), pp.115~123 (2021), 한국산업경영시스템학회
  117. Chigozie Uzochukwu Udeogu, "Remaining Useful Life Prediction for Supercapacitors Using an Optimized End-to-End Deep Learning Approach", 한국통신학회논문지, 47(3), pp.482~491 (2022), 한국통신학회[DOI]
  118. Miracle Udurume, "Synthetic Data Generation Using GAN for RUL Prediction of Supercapacitors", 한국통신학회논문지, 47(3), pp.492~500 (2022), 한국통신학회[DOI]
  119. 왕동훈, "결정 트리 앙상블 방법 및 다층신경망을 이용한 유도전동기의 고장진단", 한국정보기술학회논문지, 20(3), pp.47~55 (2022), 한국정보기술학회[DOI]
  120. 양재완, "딥 러닝 기반 실시간 센서 고장 검출 기법", 한국인터넷방송통신학회 논문지, 20(1), pp.163~169 (2020), 한국인터넷방송통신학회[DOI]
  121. 양재완, "딥 러닝 및 서포트 벡터 머신기반 센서 고장 검출 기법", 한국인터넷방송통신학회 논문지, 18(2), pp.185~195 (2018), 한국인터넷방송통신학회[DOI]
  122. 이건영, "결함 검출을 위한 임베디드 딥러닝 시스템", 전기학회논문지, 69(2), pp.325~330 (2020), 대한전기학회
  123. Yoo, S. J., "Fault Diagnosis of Hydraulic Solenoid Valves using Artificial Intelligence", Journal of The Korean Society for Fluid Power and Construction Equipments, 18(4), pp.92~91 (2021)
  124. 유상우, "리튬이온 배터리 수명추정을 위한 용량예측 머신러닝 모델의 성능 비교", 한국가스학회지, 24(6), pp.91~97 (2020), 한국가스학회[DOI]
  125. 유연수, "PCA-SVM 기반의 SMPS 고장예지에 관한 연구", 한국기계가공학회지, 19(9), pp.47~52 (2020), 한국기계가공학회[DOI]
  126. 윤일근, "회전 설비의 탁월 주파수 자동 탐지", 대한기계학회논문집 A, 46(5), pp.495~502 (2022), 대한기계학회
  127. 윤성재, "인공지능 모델을 이용한 공작기계의 스핀들 고장 진단", 대한기계학회논문집 A, 45(5), pp.401~408 (2021), 대한기계학회
  128. 윤연아, "항공엔진 열화데이터 기반 잔여수명 예측력 향상을 위한 데이터 전처리 방법 연구", 한국산업경영시스템학회지, 43(2), pp.48~55 (2020), 한국산업경영시스템학회[DOI]
  129. 윤연아, "SHAP를 활용한 중요변수 파악 및 선택에 따른 잔여유효수명 예측 성능 변동에 대한 연구", 한국산업경영시스템학회지, 44(4), pp.1~11 (2021), 한국산업경영시스템학회
  130. 윤종필, "전이 학습과 진동 신호를 이용한 설비 고장 진단 및 분석", 대한임베디드공학회논문지, 14(6), pp.287~294 (2019), 대한임베디드공학회[DOI]
  131. 윤유리, "C-MAPSS 데이터를 이용한 항공기 엔진의 신경 회로망 기반 건전성관리", 항공우주시스템공학회지, 13(6), pp.17~25 (2019), 항공우주시스템공학회[DOI]

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