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머신 러닝 기반 다중 분류에 의한 IoT기반 예지 보전 기반의 연료게이지 가시화 시스템

전문가 제언: ○ IoT기반 모니터링 경보시스템 개발의 핵심이슈 중의 하나는 다중 센서데이터 처리로 실시간으로 얻어지는 분석결과의 가시화이다. 센서기반 시스템은 한 종류의 센서로 단순하게 구성되는 경우 단일 고장이나 이벤트의 동작을 표시해 준다. 과거의 IoT 시스템은 단순규칙 기반의 경보체계로 미리 지정한 값의 상하변동 값으로 규칙이 구성되어 있는 경우가 많다. 시스템의 다양한 이종 센서들로부터 수집된 빅 데이터에서 지능적이고 유의미한 정보를 도출하기 위해 우선순위 산출 알고리즘 개발이 중요하다. 현재 진화된 빅데이터 처리기술로 복합도가 높은 경보시스템의 설계가 가능하며, 경보메커니즘은 단순 센서 값이 아닌 이종센서 측정값들의 군집(cluster)에서 생성되는 복합적인 하이퍼플레인 상의 상호작용 알고리즘 기반이므로 이의 고도화 개발이 요구된다.

○ 공정 모니터링에 의한 경보 시스템의 성능 판단 모델링은 정형적 수식기반, 지식기반, 데이터 통계 기반 등 다양하게 증식되고 있으나, 수식적 모델은 변수의 불확실성과 실시간 대응의 한계, 지식기반 모델은 지식 도출과 처리의 객관화와 신뢰 한계, 통계적 모델은 실제 데이터의 비선형성, 비가우시안 특성 등의 발현에 의한 한계 등으로 이를 극복하기 위한 알고리즘의 형성이 중요하다. 시스템 구축 시 수요자 요구목표 성능의 입증 이외에 적합성 검증의 부재는 공정의 예지 정비노력을 소모뿐만 아니라 부차적 고장과 안전문제, 비용소모 등을 초래할 수 있어 혼합 모델이나 적응적 모델링에 대한 개발과 실용화 개발이 필요하다.

○ IoT 기술 기반의 실시간 예지 보전에 대한 전 세계 시장은 2015-2020년간 26.5%의 성장률로 2015년 58,230만 달러에서 2020년에는 188,430만 달러 규모로 성장할 것이라는 예측이 있으며, 예지보전 및 솔루션 시장의 주요플레이어는 IBM, SOFTWARE, SAS, GE, BOSCH, ROCKWELL, PTC, SCHNEIDER, SKF, EMAINT 등이 있으며, IBM의 연구개발이 활동적이며 최근의 지능형 영상분석 솔루션은 재구성 가능한 제조시스템(RMS)에서 유용할 것으로 판단된다. 키워드 “predictive maintenance system * visualization”에 의한 10년간 출원특허 총 건수는 84건이며 미국, PCT, EPO, 캐나다 순으로 국내의 연구개발이 필요하다.

저자: PROPHECY SENSORS, LLC
자료유형: 니즈특허정보