본 발명은 선박의 기관시스템 고장 진단 및 예측을 위한 기계학습에 있어서, 선박에 설치된 센서로부터 수집되는 Raw Vibration Data를 인공지능모듈이 학습할 수 있도록 Head, New Date, Data Count, Data Value 구조로 파싱하는 것을 특징으로 한다. 상기와 같은 본 발명에 따르면, 인공지능 기계학습을 위해 Raw Vibration Data를 구조화함으로써 데이터 누락이나 이상치 학습으로 인한 선박 기관시스템 고장 진단 및 예측 시스템의 정확도를 떨어뜨리는 요인을 제거하고, 효율성은 높여 상기 시스템의 활용을 통해 기관 고장을 대비하여 선박의 안정성을 높이고 유지보수를 통해 운항손실을 저감하는 효과가 있다.
Machine Learning Data Preprocessing Methods for Fault Diagnosis and Prediction of Ship Machinery Systems Based on Artificial Intelligence
선박 기관시스템의 고장 진단 및 예측을 위한 인공지능 기반 기계학습 데이터 전처리 방법
2025-05-19
Patent
Electronic Resource
Korean
Ship fault prediction method and system based on artificial intelligence
European Patent Office | 2025
|Deep Learning Based Machinery Fault Diagnosis
Springer Verlag | 2023
|Review: Ship trajectory prediction based on AIS data using machine learning methods
ORKG Comparisons | 2023
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