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저는 공력이상 탐지, 진동분석, 회전기계의 고장 분류 알고리즘 개발 등 다양한 실제 데이터를 활용한 분석 프로젝트를 주도해왔으며, 이를 위해 CNN, LSTM, Trans former기반 모델은 물론, 시계열 기반 AutoEncoder와 XAI 기법까지 경험하였습니다.
AI 기반기계 시스템이상 탐지 및 고장진단
항공 부품 시뮬레이션 데이터 기반 예지 보전 모델 개발
스마트 팩토리용 데이터 기반 이상 탐지 알고리즘 구축
프로젝트 개요 : 제조설비의 데이터 기반 이상 탐지 및 예지정비 알고리즘 개발
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저는 기계공학 기반의 이론과 AI 기반 진단 알고리즘 연구 경험을 바탕으로, 항공기용 AI 기반 이상 탐지 및 예지보전시스템 개발에 기여하고자 지원하게 되었습니다.
AI 기반기계 시스템이상 탐지 및 고장진단
회 전기계 AI 기반 이상 진단시스템 개발(석사과정 프로젝트, 2년간 주도)
프로젝트 개요 : 산업용 펌프 및 블로어 장치의 센서 데이터를 활용해 고장 분류 및 이상 진단 자동화 시스템 구축
항공 부품 시뮬레이션 데이터 기반 예지 보전 모델 개발
프로젝트 개요 : 항공기 기체 구조 내장형 센서를 통해 획득한 데이터를 기반으로 이상 패턴을 예측하고 고장 전 징후를 판단하는 예지보전(PHM) 알고리즘 개발
Trans former기반 예측 모델과 GRU 기반 시 계열분류 모델 성능 비교
스마트 팩토리용 데이터 기반 이상 탐지 알고리즘 구축
프로젝트 개요 : 제조설비의 데이터 기반 이상 탐지 및 예지정비 알고리즘 개발
회전기계의 진동신호기 반고장 분류를 위한 CNN 모델의 성능 비교 분석", 한국기계기술학회 논문지, 2023
자기 지도학습을 활용한 압축기 고장 예측 모델", 한국공학진단학회 논문지, 2024 |
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기반, 데이터, 기술, 고장, 알고리즘, 항공, 진단, 분석, 모델, 시스템, 탐지, ai, 개발, 기계, 지원, 분야, 항공기, 프로젝트, 시오, 회전기 |
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2025.07.16
4페이지
