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복수의 1차원 진동 신호들 각각을 2차원 이미지로 변환하는 데이터 변환부;상기 데이터 변환부에 의해 생성된 복수의 2차원 이미지들을 입력 데이터로 이용하여 건강 지표(Health Indicator, HI)를 출력하는 ANN(Artificial Neural Network, 인공 신경망) 모델을 학습시키는 예측 모델 생성부; 및상기 ANN 모델을 이용하여 예측 대상 설비 또는 예측 대상 부품의 잔여 수명(Remaining Useful Lifetime, RUL)을 예측하는 잔여 수명 예측부를 포함하고,상기 데이터 변환부는 상기 1차원 진동 신호들 각각을 연속 웨이블릿 변환(Continuous Wavelet Transform, CWT)하여 상기 2차원 이미지들을 생성하고,상기 데이터 변환부는 상기 예측 대상 설비 또는 상기 예측 대상 부품으로부터 발생한 예측 대상 진동 신호를 연속 웨이블릿 변환(CWT)하여 예측 대상 이미지를 생성하고,상기 잔여 수명 예측부는 상기 예측 대상 이미지를 상기 ANN 모델에 입력하여 현재 시점까지의 건강 지표(HI)를 계산하고, GPR(Gaussian Process Regression) 알고리즘을 이용하여 현재 시점까지의 건강 지표를 추정하고 미래의 건강 지표를 예측하는,잔여 수명 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 ANN 모델은 CNN(Convolutional Neural Network, 콘볼루션 신경망) 모델인,잔여 수명 예측 장치
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제2항에 있어서,상기 2차원 이미지들 각각은 시간축과 주파수축으로 이루어진 직각 좌표계에 1차원 진동 신호로부터 획득된 웨이블릿 계수들(wavelet coefficients) 각각이 크기에 대응되는 색(color)으로 표시된 이미지인,잔여 수명 예측 장치
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삭제
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제1항에 있어서,상기 잔여 수명 예측부는 추정된 미래의 건강 지표(HI)가 임계치에 도달하는 시점과 현재 시점의 차이를 상기 예측 대상 설비 또는 상기 예측 대상 부품의 잔여 수명(RUL)으로 결정하는,잔여 수명 예측 장치
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제5항에 있어서,상기 건강 지표(HI)는 0과 1 사이의 값을 갖는,잔여 수명 예측 장치
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잔여 수명 예측 장치에 의해 수행되는 잔여 수명 예측 방법에 있어서,상기 잔여 수명 예측 장치에 포함되는 데이터 변환부가 복수의 1차원 진동 신호들 각각을 2차원 이미지로 변환하는 단계;상기 잔여 수명 예측 장치에 포함되는 예측 모델 생성부가 상기 데이터 변환부에 의해 생성된 복수의 2차원 이미지들을 입력 데이터로 이용하여 건강 지표(HI)를 출력하는 CNN 모델을 학습시키는 단계; 및상기 잔여 수명 예측 장치에 포함되는 잔여 수명 예측부가 상기 CNN 모델을 이용하여 예측 대상 설비 또는 예측 대상 부품의 잔여 수명(RUL)을 예측하는 단계를 포함하고,상기 복수의 1차원 진동 신호들 각각을 2차원 이미지로 변환하는 단계는, 상기 1차원 진동 신호들 각각을 연속 웨이블릿 변환(CWT)하여 상기 2차원 이미지들을 생성하고,상기 잔여 수명(RUL)을 예측하는 단계는,상기 데이터 변환부가 상기 예측 대상 설비 또는 상기 예측 대상 부품으로부터 발생한 예측 대상 진동 신호를 연속 웨이블릿 변환하여 예측 대상 이미지를 생성하는 단계;상기 잔여 수명 예측부가 상기 예측 대상 이미지를 상기 CNN 모델에 입력하여 현재 시점까지의 건강 지표(HI)를 계산하는 단계;상기 잔여 수명 예측부가 GPR 알고리즘을 이용하여 현재 시점까지의 건강 지표를 추정하고 미래의 건강 지표를 예측하는 단계; 및상기 잔여 수명 예측부가 추정된 미래의 건강 지표(HI)가 임계치에 도달하는 시점과 현재 시점의 차이를 상기 예측 대상 설비 또는 상기 예측 대상 부품의 잔여 수명(RUL)로 결정하는 단계를 포함하는,잔여 수명 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 2차원 이미지들 각각은 시간축과 주파수축으로 이루어진 직각 좌표계에 1차원 진동 신호로부터 획득된 웨이블릿 계수들 각각이 크기에 대응되는 색으로 표시된 이미지인,잔여 수명 예측 방법
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삭제
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제7항에 있어서,상기 건강 지표(HI)는 0과 1 사이의 값을 갖는,잔여 수명 예측 방법
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