LSTM 기법을 활용한 드론 모터 진동 이상 감지 시스템 연구

이양규; 백승훈; 홍준기; 홍성찬; Yang-Kyoo Lee; Seung-Hoon Back; Ji-Yeon Oh; Jun-Ki Hong; Sung-Chan Hong

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2020년도 인터넷정보학회 추계학술발표대회

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한글제목(Korean Title)	LSTM 기법을 활용한 드론 모터 진동 이상 감지 시스템 연구
영문제목(English Title)	A Study on The Drone Motor Vibration Abnormality Detection System Using LSTM
저자(Author)	이양규 백승훈 홍준기 홍성찬 Yang-Kyoo Lee Seung-Hoon Back Ji-Yeon Oh Jun-Ki Hong Sung-Chan Hong
원문수록처(Citation)	VOL 21 NO. 02 PP. 0139 ~ 0140 (2020. 10)
한글내용 (Korean Abstract)	4차 산업혁명의 핵심이 되는 드론은 기술의 발달로 그 활용 범위가 점점 넓어지고 있고 드론이 작업 현장에 투입되는 대수도 증가 하는 현실이다. 하지만 드론의 추락에 대한 안전성 문제에 대해서는 특별한 사항이 없으므로 항상 위험에 노출 되수가 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 일부 해결하고자 드론 고장 원인 중 빈도가 높은 모터 이상 고장에 대하여 실시간 모니터링을 해서 모터 이상이 발생 될 수 있는 상황을 예측하는 연구를 했다. 본 논문은 드론의 브러시리스 직류 모터(BLDC)에 진동 데이터를 수집 할 수 있는 시스템을 설치해서 모터의 진동을 실시간으로 측정해 이상을 예측하는 연구이다. 예측 모델은 딥러닝(Deep Learning) 기반의 신경모델(Neural Network)인 LSTM(Long Short-Term Memory)이다. 학습 모델 생성을 위하여 텐서플로(Tensor flow)를 사용한다. 모터 결함 식별 LSTM 신경 네트워크를 사용하여 분석했다. 제안 논문은 특징 추출, 평균 및 표준 편차를 사용한 순간 주파수 및 표준화를 사용한 진동 데이터 수집 방법을 검토했다. 또한 원시 데이터와 표준화된 데이터를 사용한 모델 교육을 해서 모델 정확도를 달성했다. 제안된 방법은 실제 실험에서 수집된 데이터를 사용하여 예측 할 수 있도록 하고 있다.
영문내용 (English Abstract)
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