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설치위치에서 주행중인 자동차의 소음을 검출하되, 자동차의 좌우 및 전후에 대칭으로 배치되는 자동차 부품 중 소음이 발생하는 부품의 위치를 특정할 수 있는 다수의 음향센서와, 상기 다수의 음향센서 각각에서 검출된 소음을 증폭하는 증폭부와, 상기 증폭부에서 증폭된 신호를 디지털신호로 변환하는 디지털변환부와, 상기 디지털변환부의 디지털신호를 필터링하여 부품에서 발생하는 소음만을 추출하는 필터부와, 소음이 제거된 소음데이터를 수신하여 무선 송신하는 근거리 무선통신부를 포함하여 부품 이상에 따라 발생되는 소음데이터를 검출하여 전송하되, 자동차의 좌우 및 전후에 대칭으로 배치되는 자동차 부품 중 소음이 발생하는 부품의 위치를 특정할 수 있는 소음검출부;상기 소음검출부에서 검출된 소음데이터를 외부로 전송하며 수신된 정보를 표시하고, GPS 모듈을 포함하여 자동차의 위치정보를 상기 소음데이터와 함께 전송하는 사용자단말; 및상기 소음데이터와 자동차의 위치정보를 분석하여 자동차의 가속, 감속 또는 회전 중 어느 동작에서 소음이 발생하는지 확인하고, 고장 부품의 종류와 위치를 특정함과 아울러 고장 부품의 종류에 따라 위험도를 결정하고, 소음데이터의 크기와 발생빈도를 이용하여 고장 정도를 판단하여 수리 지급도를 결정하여, 상기 고장 부품의 종류, 위치, 위험도, 수리 지급도 정보를 상기 사용자단말로 전송하는 진단서버를 포함하는 소음을 이용한 딥러닝 기반 자동차 고장진단 시스템
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제1항에 있어서,상기 진단서버에 접속되어 정비소 위치정보를 제공하는 정비소단말을 더 포함하는 소음을 이용한 딥러닝 기반 자동차 고장진단 시스템
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제2항에 있어서,상기 진단서버는, 상기 수리 지급도가 긴급한 것이면, 상기 사용자단말의 위치정보와 인접한 상기 정비소 위치정보를 사용자단말로 전송하는 것을 특징으로 하는 소음을 이용한 딥러닝 기반 자동차 고장진단 시스템
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제1항에 있어서,상기 위험도는,상기 부품이 속하는 장치의 종류에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 소음을 이용한 딥러닝 기반 자동차 고장진단 시스템
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제1항에 있어서,상기 고장 정도는, 소음 크기에 대한 다수의 기준값과 발생 빈도에 대한 다수의 기준값을 이용하여 다단계로 판단하는 것을 특징으로 하는 소음을 이용한 딥러닝 기반 자동차 고장진단 시스템
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제2항에 있어서,자동차에 설치되어 상기 소음데이터를 분석하여 고장 부품의 종류와 위치를 특정하고, 고장 부품의 종류에 따라 위험도를 결정하고, 소음데이터의 크기와 발생빈도를 이용하여 고장 정도를 판단하여 수리 지급도를 결정하여, 상기 고장 부품의 종류, 위치, 위험도, 수리 지급도 정보를 표시하는 진단장치부를 더 포함하는 소음을 이용한 딥러닝 기반 자동차 고장진단 시스템
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제2항 또는 제6항에 있어서,상기 진단서버는, 수신된 소음데이터를 저장하고, 상기 정비소단말에서 제공된 수리정보를 매칭시켜 반복 학습하여 진단 정확도를 증가시키는 것을 특징으로 하는 소음을 이용한 딥러닝 기반 자동차 고장진단 시스템
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a) 사용자단말에서 다수의 음향센서로부터 주행중 자동차의 소음데이터를 수집하고, 수집된 소음데이터를 진단서버로 전송함과 아울러 GPS모듈을 이용하여 검출된 위치정보를 함께 전송하는 단계;b) 진단서버에서 소음데이터를 기저장된 소음데이터들과 비교하여 고장 부품을 진단하되, 다수의 음향센서에서 검출된 소음의 강도에 따라 좌우 및 전후로 대칭 배치되는 부품들 중 소음이 발생한 고장 부품의 위치를 특정하고, 상기 위치정보를 확인하여 가속, 감속 또는 회전시 중 어느 때에 소음이 발생하는지 확인하는 단계;c) 특정된 상기 고장 부품의 위험도를 기저장된 부품별 위험도 정보에서 추출하는 단계;d) 소음데이터의 크기와 발생 주기를 이용하여 고장 부품의 고장 정도를 판단하는 단계;e) 상기 고장 부품의 위험도와 고장 정도를 고려하여 수리 지급도를 선택하는 단계; 및f) 상기 고장 부품, 위험도, 고장 정도 및 수리 지급도를 상기 사용자단말로 전송하여 표시되도록 하는 단계를 포함하는 소음을 이용한 딥러닝 기반 자동차 고장진단 방법
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제8항에 있어서, g) 상기 e) 단계의 수리 지급도가 설정 지급도 이상인 경우에 상기 사용자단말의 위치와 인접한 정비소를 안내하는 단계를 더 포함하는 소음을 이용한 딥러닝 기반 자동차 고장진단 방법
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제8항에 있어서,상기 c) 단계는,상기 부품이 속하는 장치의 종류에 따라 위험도를 결정하는 것을 특징으로 하는 소음을 이용한 딥러닝 기반 자동차 고장진단 방법
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제8항에 있어서,상기 d) 단계는, 소음 크기에 대한 다수의 기준값과 발생 빈도에 대한 다수의 기준값을 이용하여 상기 고장 정도를 다단계로 판단하는 것을 특징으로 하는 소음을 이용한 딥러닝 기반 자동차 고장진단 방법
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