본 발명인 인공지능 기반의 무인항공기 프로펠러 결함감지시스템에 관한 것으로, 그 구성은, 다수개의 프로펠러를 보유하는 무인비행기에 마련되는 복수의 센서를 통해 각각의 프로펠러의 음향을 수집하는 센서데이터 수집부와, 상기 센서 데이터 수집부를 통해 수집된 음향 데이터를 변환하는 센서 데이터 변환부와, 상기 센서 데이터 변환부를 통해 변환된 음향을 포함한 센서 데이터들의 특징(feature)을 추출하는 특징 추출부와, 상기 특징 추출부를 통해 정상/고장 특징을 추출하고, 신경망 알고리즘을 이용해 고장 판단을 위한 정상/고장 데이터를 학습하는 데이터 학습부와, 상기 센서 데이터들과 상기 데이터 학습부를 통해 학습된 정상/고장 데이터를 비교하여 고장원인을 진단 및 예측하는 고장원인 진단부를 포함하며, 상기 특징 추출부는, 상기 센서 데이터 변환부로부터 수집된 센서 데이터의 차원을 축소시켜 특징부만 추출하는 오토인코더(Auto Encoder)를 사용하고, 상기 데이터 학습부는, 강화학습 알고리즘인 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 정상/고장 데이터를 학습하는 고장 데이터 학습부를 더 포함하며, 2차원 합성곱 신경망인 2D-CNN을 이용해 정상/고장 데이터를 학습하고, EfficientNet 또는 ResNet 지도학습을 통해 정상/고장 데이터를 학습하며, 상기 EfficientNet 또는 ResNet 지도학습은 영상 분석 알고리즘으로서, 음향 방출 센서의 데이터 취득 후 FFT 변환과 스펙트로그램(Spectrogram) 변환으로 음향[db]를 이미지화하여 색상으로 구분하여 특징을 검출할 수 있으며, 검출된 특징을 토대로 지도학습을 수행함으로써, 설비 고장 유형별 지도학습을 통해 고장을 판별할 수 있으며, 상기 GAN은 강화학습 알고리즘으로, 생성기(Generator)를 통하여 고장 진단에 필요한 기준이 되는 유사 센서 데이터를 반복 생성하여 강화학습을 위한 진단 판별시 정확도를 향상시키기 위한 데이터 증강학습에 활용할 수 있도록 하고, 상기 고장원인 진단부는 센서 데이터들과 상기 데이터 학습부를 통해 학습된 데이터를 비교하여 고장 원인을 진단 및 예측하되, 상기 GAN 알고리즘, 2D-CNN 알고리즘, EfficientNet 또는 ResNet 지도학습을 추가로 활용하여, 고장 유형을 진단하고, 고장 진단 판별 정확도를 향상시키며, 상기 각각의 프로펠러의 센서데이터 중 어느 하나의 프로펠러의 센서데이터의 불균형을 확인하여 판단하는 것을 특징으로 한다.


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    Title :

    A UAV Propeller Defection Detecting System Based A.I.


    Additional title:

    인공지능 기반의 무인항공기 프로펠러 결함감지시스템


    Contributors:

    Publication date :

    2025-04-30


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Korean


    Classification :

    IPC:    B64U / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / B64C AEROPLANES , Flugzeuge / B64D Ausrüstung für Flugzeuge , EQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT



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