본 발명의 일실시예에 따르면, 엔진에 장착된 복수개의 센서 각각에서 출력된 신호를 기초로 엔진 특성 인자 데이터를 생성하고, 선박의 운행과 관련된 정보를 기초로 선박 특성 인자 데이터를 생성하고, 미리 설정된 방법을 이용하여 상기 엔진 특성 인자 데이터에서 엔진 특성 인자 입력 데이터와 엔진 특성 인자 출력 데이터를 결정하는 데이터 생성 모듈; 및 상기 엔진 특성 인자 입력 데이터, 특성 인자 출력 데이터 및 상기 선박 특성 인자 데이터를 기초로 미리 설정된 딥 뉴럴 네트워크를 학습시키고, 엔진에 장착된 복수개의 센서 각각에서 출력된 실시간 신호 및 선박의 운행과 관련된 실시간 정보를 입력으로 학습이 완료된 상기 미리 설정된 딥 뉴럴 네트워크에서 출력 데이터를 생성하고, 상기 출력 데이터를 기초로 미리 설정된 고장 예지 진단 모델을 이용하여 선박 엔진 구동부 고장을 실시간으로 예측하는 제어 모듈을 포함한다.
MARINE ENGINE DRIVER FAILURE PREDICTION SYSTEM USING BIG DATA AND METHOD THEREOF
빅데이터를 이용한 선박 엔진 구동부 고장 예측 시스템 및 방법
2024-07-01
Patent
Elektronische Ressource
Koreanisch
Europäisches Patentamt | 2024
|207 Bayes Analysis of Failure Data of Marine Engine
TIBKAT | 1985
|Driver drowsiness prediction system and method thereof
Europäisches Patentamt | 2015
|