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미리 정해진 하나 이상의 고장 항목별 테스트에 기초하여, 고장 항목들이 태그화된 상기 고장 항목별 테스트 고장 증상 데이터를 수신하는 단계;상기 미리 정해진 하나 이상의 고장 항목 중 제1 고장 항목을 결정하는 단계;고장 증상 영상 축적 데이터베이스에 미리 저장된 상기 제1 고장 항목에 대응되는 고장 비교 영상을 불러오는 단계;상기 고장 비교 영상과 상기 제1 고장 항목으로 태그화된 고장 증상 데이터를 비교하여 상기 제1 고장 항목 해당 여부를 진단하는 단계; 및제1 고장 항목에 해당하는 경우, 상기 데이터베이스에 기초하여, 수리 방법을 추천해주는 단계;를 포함하는 조명 고장 진단 방법
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제 1항에 있어서,상기 미리 정해진 하나 이상의 고장 항목 중 제1 고장 항목을 결정하는 단계는,미리 정해진 조건이 만족되는 동안 반복적으로 수행되는,조명 고장 진단 방법
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제 2항에 있어서,상기 미리 정해진 조건은,상기 미리 정해진 하나 이상의 고장 항목들 모두에 대하여, 빈도 수가 높은 순서에 따라 반복적으로 수행되는 조건을 포함하는,조명 고장 진단 방법
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제 1항에 있어서,상기 수리 방법을 추천해주는 단계는,상기 데이터베이스에 축적된 데이터를 딥러닝을 통해 학습시켜 생성된 신경망을 이용하여, 상기 수리 방법을 추천하는 단계를 포함하는,조명 고장 진단 방법
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제 1항에 있어서,제1 고장 항목에 해당하는 경우,상기 고장 증상 데이터를 상기 고장 증상 영상 축척 데이터베이스에 레이블 표기하여 저장하는 단계를 더 포함하는 조명 고장 진단 방법
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제 1항에 있어서,상기 제1 고장 항목 해당 여부를 진단하는 단계는,상기 제1 고장 항목에 대응되는 미리 정해진 판단 방법을 결정하는 단계;상기 판단 방법에 따라 상기 고장 비교 영상과 상기 제1 고장 항목으로 태그화된 고장 증상 데이터를 비교하는 단계를 포함하는 조명 고장 진단 방법
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제 6항에 있어서,상기 미리 정해진 판단 방법은,단위 시간당 밝기 변화 데이터 비교, 단위 시간당 밝기 최대 최소값의 변화량 비교, 영상의 색좌표 비교, 영상 속 오디오 출력 비교, 밝기 변화 시점 비교 중 적어도 하나를 포함하는,조명 고장 진단 방법
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제 1항에 있어서,상기 제1 고장 항목 해당 여부를 진단하는 단계는,평균자승에러 및 상관관계분석을 포함하는 데이터 비교 알고리즘을 이용하여 고장 여부를 진단하는 조명 고장 진단 방법
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제 1항에 있어서,상기 고장 증상 데이터는,소리 정보, 및 영상정보를 포함하는 조명 고장 진단 방법
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제 1항에 있어서,상기 미리 정해진 하나 이상의 고장 항목은,디밍, 플리커, 색온도, 소음, 응답 지연 중 적어도 하나를 포함하는 조명 고장 진단 방법
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미리 정해진 하나 이상의 고장 항목별 테스트에 기초하여, 고장 항목들이 태그화된 상기 고장 항목별 테스트 고장 증상 데이터를 수신하는 수신부;고장 증상 영상이 미리 저장된 고장 증상 영상 축적 데이터베이스;상기 미리 정해진 하나 이상의 고장 항목 중 제1 고장 항목을 결정하고, 상기 데이터베이스에 미리 저장된 상기 제1 고장 항목에 대응되는 고장 비교 영상을 불러오며, 상기 고장 비교 영상과 상기 제1 고장 항목으로 태그화된 고장 증상 데이터를 비교하여 상기 제1 고장 항목 해당 여부를 진단하는 진단부; 및제1 고장 항목에 해당하는 경우, 상기 데이터베이스에 기초하여, 수리 방법을 추천해주는 추천부를 포함하는 조명 고장 진단 장치
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고장 항목별 테스트 제어 명령을 실행하여 조명을 제어하는 단계;상기 조명을 촬영하는 단계;상기 고장 항목별로 태그화하여 상기 촬영된 영상을 저장하는 단계;고장 증상에 관한 사용자 의견을 수신하는 단계;상기 조명의 기기 정보, 상기 태그화된 영상, 및 상기 사용자 의견에 기초하여 고장 항목별 테스트 고장 증상 데이터를 생성하는 단계; 및상기 고장 항목별 테스트 고장 증상 데이터를 서버로 전송하는 단계를 포함하는 고장 증상 데이터 생성방법
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제 12항에 있어서,상기 조명에 부착된 QR 코드를 인식하여, 상기 조명의 고유 정보를 자동으로 추출하는 단계를 더 포함하는 고장 증상 데이터 생성방법
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제12항에 있어서,촬영되는 전체 영상 프레임에서 상기 조명에 해당되는 영역을 분할하는 영상 세그멘테이션을 실행하는 단계; 및상기 영상을 정규화 편집하는 단계를 더 포함하는 고장 증상 데이터 생성방법
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