• 산업문제명기계설비 자동제어 빅데이터 분석 시스템의 수학적 고장 감지 알고리즘 개발
• 기업서울교통공사
• 키워드이상탐지, 시계열분석
• 산업문제 내용· 기관소개 : 서울교통공사는 서울시 산하 공기업으로 서울 지하철 1-8호선, 9호선 2단계 구간을 운영하는 도시철도 운영기관. 기계처는 승객의 안전과 편의 제공을 위해 지하철 내 필수 기계설비(환기, 냉방, 배수, 소방, 위생, 승강, 자동제어)를 유지관리하는 부서임 · 산업문제 : 1. 서울교통공사에서 구축한 기계설비 자동제어 빅데이터 분석 시스템(Smart Automatic Mechanincal Big data Analysis-system, SAMBA)을 개선하는 것이 산업문제 2. 수학적 접근을 통해 기계설비 고장 상황을 자동으로 인지하거나 고장을 예측하는 알고리즘을 고도화 하는 것이 목표 3. 빅데이터 서버에 실시간으로 저장되는 데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 방안 도출 4. V-belt 및 모터 베이스 등 설비의 이상을 감지하고 고장을 예측하는 수학적 알고리즘 개발
• 문제해결 결과· 제시된 해결방안 : V-belt 슬립 및 이탈 등 공조기의 이상을 감지하기 위한 데이터 수집 방법 제시, 시계열 데이터 동기화 기법을 활용한 센싱 데이터 시각화 및 해석 · 활용계획 및 기대성과 : 1. 서울교통공사의 자동제어 빅데이터 분석 시스템에 적용될 경우 시민들의 지하철 이용에 실질적인 편의를 제공할 것으로 기대 2. 개별 공조기에만 적용 가능한 알고리즘이 아닌 공통으로 다양한 공조기에 적용 가능한 이상 감지 알고리즘 개발 예정 3. 전류 센싱 데이터와 진동 데이터의 비교 분석을 포함한 진동 데이터를 활용한 이상 감지 모델 개발 예정