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설비 감시 장치가, 설비를 모니터링 하기 위한 센서에 의하여 측정된 시계열 형태의 센싱 데이터를 전처리 하는 단계;상기 설비 감시 장치가, 상기 전처리된 센싱 데이터를 대상으로, 상기 설비의 가동 시간에 선형적으로 비례하는 시계열 형태의 설비 노화 지수를 산출하기 위한 설비 노화 모델을 학습하는 단계; 및상기 설비 감시 장치가, 상기 학습된 설비 노화 모델을 이용하여 상기 설비 노화 지수를 산출하고, 상기 산출된 설비 노화 지수를 이용하여 상기 설비의 이상을 감지하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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제1항에 있어서,상기 센싱 데이터를 전처리 하는 단계는,상기 센싱 데이터가 측정된 시간 데이터를 수치형으로 변환하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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제2항에 있어서,상기 시간 데이터를 수치형으로 변환하는 단계는,특정 시점을 기준으로 상기 시간 데이터까지 경과한 시간을 이용하여, 상기 시간 데이터를 초단위로 변환하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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제1항에 있어서,상기 설비 노화 모델을 학습하는 단계는,상기 설비 노화 모델을 생성하는 단계;상기 설비 노화 모델을 평가하는 단계; 및상기 설비 노화 모델을 조정하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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제4항에 있어서,상기 설비 노화 모델을 생성하는 단계는,상기 설비가 정상인 상태의 시구간을 학습 구간으로 선정하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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제5항에 있어서,상기 설비 노화 모델을 생성하는 단계는,상기 설비의 점검 이후 다음 점검까지의 시구간을 학습 구간으로 선정하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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7
제4항에 있어서,상기 설비 노화 모델을 생성하는 단계는,회귀 분석을 통해 상기 설비 노화 모델을 생성하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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제7항에 있어서,상기 회귀 분석을 통해 상기 설비 노화 모델을 생성하는 단계는,선형 회귀(Linear Regression) 또는 MARS (Multivariate adaptive regression splines) 분석을 통해 상기 설비 노화 모델을 생성하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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제4항에 있어서,상기 설비 노화 모델을 생성하는 단계는,상기 전처리된 센싱 데이터를 대상으로, 상기 설비의 공정에 관한 정보를 더 이용하여 상기 설비 노화 모델을 생성하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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제4항에 있어서,상기 설비 노화 모델을 평가하는 단계는,R Squared Value를 이용하여, 상기 설비 노화 모델에 의한 설비 노화 지수가 상기 가동 시간에 선형적으로 비례하는지 평가하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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제4항에 있어서,상기 설비 노화 모델을 평가하는 단계는,실제 이상이 발생한 시점에 관한 정보를 이용하여, 상기 설비 노화 모델에 의한 설비 노화 지수가 상기 실제 이상의 발생 시점을 감지하는지 평가하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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제4항에 있어서,상기 설비 노화 모델을 조정하는 단계는,상기 센싱 데이터의 P-Value를 이용하여, 일부 센서가 측정한 센싱 데이터만을 입력으로 상기 설비 노화 모델을 생성하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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제4항에 있어서,상기 설비 노화 모델을 조정하는 단계는,상기 설비 노화 모델의 학습 구간의 위치나 길이를 변경하여, 상기 설비 노화 모델을 다시 생성하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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제1항에 있어서,상기 설비의 이상을 감지하는 단계는,상기 산출된 설비 노화 지수에 불연속 구간이 발생하는 경우 이상으로 판단하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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제1항에 있어서,상기 설비의 이상을 감지하는 단계는,상기 산출된 설비 노화 지수의 기울기가 기 설정된 허용치 이상으로 변동하는 경우 이상으로 판단하는 단계를 포함하는,설비 감시 방법
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제1항에 있어서,상기 산출된 설비 노화 지수가 기 설정된 값에 이르면 상기 설비의 점검(Preventive Maintenance)이 필요한 것으로 판단하는 단계를 더 포함하는,설비 감시 방법
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