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차륜 및 차축베어링 고장진단을 위한 빅데이터 기반 머신러닝 기법 연구
저자
정훈, 박문성
학술지명
한국산학기술학회논문지
출판/발행연도
2018
주제
요약
본 연구는 철도차량의 차상 및 지상 장치에서 발생하는 빅데이터를 활용하여 차륜 및 차축베어링의 고장 진단 정확도를 높이는 시스템을 개발하고 머신러닝 기법을 제안합니다. 개발된 시스템은 실시간 모니터링을 지원하며, 랜덤 포레스트 기법을 적용한 고장 진단 모델은 83%의 예측 정확도를 보였습니다. 분산/병렬처리 기술을 통해 알고리즘 실행 시간을 단축하여 효율성을 증명했습니다.
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