Disclosed are a system and method for predicting the status of a vessel and a recording medium, which are able to verify the corresponding relations between alarm and sensor data related to error situations, and a machine learning model (weighted value and threshold value or the like of alarm and sensor data), precisely diagnose a disorder in an equipment in the vessel, verify the vessel diagnosis algorithm, and improve reliability. In accordance with an embodiment of the present invention, the method for predicting the status of the vessel comprises: a step of defining a tree on an error situation of each equipment in the vessel by an error modeling module, and defining a corresponding relation between the alarm related to each error situation and the sensor data falling under the alarm; a step of performing the machine learning modeling based on the alarm and sensor data falling under the filtering conditions defined in relation to the tag selected in relation to one or more of the alarm and sensor data by the machine learning modeling module; a step of using the result data of the machine learning modeling by a monitoring and error data collection module, calculating a status prediction index, and determining that it is an error situation when the status prediction index exceeds the threshold value; and a step of checking the alarm signal generation time point related to the error situation and the sensor data at the alarm signal generation time point by a verifying module, and verifying the corresponding relations between the alarm and sensor data related to the error situation, and the machine learning model.

    오류 상황에 관련된 알람과 센서 데이터의 대응관계와 기계 학습 모델(알람, 센서 데이터의 가중치, 문턱값 등)을 검증하여 선박의 장비 이상을 정확하게 진단할 수 있으며, 선박 진단 알고리즘의 검증을 통해 신뢰성을 제고할 수 있는 선박 상태 예측 시스템 및 방법, 기록 매체가 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 선박 상태 예측 방법은, 오류 모델링 모듈에 의해, 선박 내 장비별 오류 상황에 대한 트리(Tree)를 정의하고, 각 오류 상황에 관련된 알람과 상기 알람에 해당하는 센서 데이터의 대응관계를 정의하는 단계; 기계 학습 모델링 모듈에 의해, 알람 및 센서 데이터 중 적어도 하나와 관련하여 선택된 태그(tag)에 관하여 정의된 필터링 조건에 해당하는 알람 및 센서 데이터를 기반으로 기계 학습 모델링을 수행하는 단계; 모니터링 및 오류 데이터 수집 모듈에 의해, 상기 기계 학습 모델링의 결과 데이터를 활용하여 상태 예측 지수를 계산하고, 상기 상태 예측 지수가 문턱값을 넘는 경우 오류 상황으로 판단하는 단계; 및 검증 모듈에 의해, 오류 상황에 관련된 알람 신호 발생 시점과 상기 알람 신호 발생 시점에서의 센서 데이터를 확인하여 오류 상황에 관련된 알람과 센서 데이터의 대응관계와 기계 학습 모델을 검증하는 단계를 포함한다.


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    Title :

    SYSTEM AND METHOD FOR PREDICTING HEALTH OF VESSEL


    Additional title:

    선박 상태 예측 시스템 및 방법


    Contributors:
    YOO YOUNGJUN (author) / KIM SUNGJOON (author) / SI DAEYOUB (author) / LIM BUMHYUN (author) / JEE CHANGYEOL (author)

    Publication date :

    2021-10-26


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Korean


    Classification :

    IPC:    B63B Schiffe oder sonstige Wasserfahrzeuge , SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen



    APPARATUS AND METHOD FOR PREDICTING STRANDING OF VESSEL

    LEE SANG WOO | European Patent Office | 2016

    Free access

    APPARATUS AND METHOD FOR PREDICTING STRANDING OF VESSEL

    European Patent Office | 2017

    Free access

    A warning system for predicting varar of Vessel and method thereof

    LEE SANG WOO | European Patent Office | 2017

    Free access

    APPARATUS FOR PREDICTING COLLISION OF VESSEL

    JEONG MIN HO / PARK JUN TAE | European Patent Office | 2015

    Free access