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복수의 모터를 포함하는 로봇(Robot)에서 오류 모터를 식별하기 위해 기계 학습 모델(machine learning model)을 학습시키는 방법으로서,상기 로봇이 동작하는 패턴 및 상기 패턴에 따른 동작 궤적 상의 중간 도달점을 설정하고 상기 로봇이 상기 중간 도달점에 도달할 때 상기 복수의 모터가 각각 가지게 되는 각도 값들을 제공하는 단계,상기 로봇이 정상 상태에서 상기 동작 궤적을 따라 움직이도록 제어하면서 복수의 제1 궤적 데이터 세트를 획득하는 단계,상기 로봇이 복수의 모터 교체 상태에서 상기 동작 궤적을 따라 움직이도록 제어하면서 상기 복수의 모터 교체 상태의 각각과 연관된 복수의 제2 궤적 데이터 세트를 획득하는 단계,상기 복수의 제1 궤적 데이터 세트 및 상기 복수의 모터 교체 상태의 각각과 연관된 복수의 제2 궤적 데이터 세트에 대해 전처리를 수행하여 학습 데이터를 구성하는 단계, 및상기 학습 데이터를 적어도 부분적으로 이용하여 상기 기계 학습 모델을 학습시키는 단계를 포함하는 기계 학습 모델 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 정상 상태는 상기 로봇에 복수의 오류 없는 모터가 장착된 상태인, 기계 학습 모델 학습 방법
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제2항에 있어서,상기 복수의 제1 궤적 데이터 세트의 각각은 상기 해당 제1 궤적 데이터 세트가 획득된 시점에서의 상기 복수의 모터의 각각의 각도 값 및 속도 또는 각속도 값에 관한 데이터를 포함하는, 기계 학습 모델 학습 방법
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제3항에 있어서,상기 복수의 제1 궤적 데이터 세트 및 상기 복수의 모터 교체 상태의 각각과 연관된 복수의 제2 궤적 데이터 세트에 대해 전처리를 수행하여 학습 데이터를 구성하는 단계는, 상기 복수의 제1 궤적 데이터 세트의 각각에 대해 전처리를 수행하는 단계를 포함하고,상기 복수의 제1 궤적 데이터 세트의 각각에 대해 전처리를 수행하는 단계는, 상기 중간 도달점을 지시하는 번호 및 상기 로봇이 상기 중간 도달점에 도달할 때 상기 복수의 모터가 가지게 되는 각도 값들에 관한 데이터를 상기 해당 제1 궤적 데이터 세트에 추가하는 단계를 포함하는, 기계 학습 모델 학습 방법
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제4항에 있어서,상기 복수의 제1 궤적 데이터 세트의 각각에 대해 전처리를 수행하는 단계는, 상기 해당 제1 궤적 데이터 세트가 획득된 순번을 나타내는 시퀀스번호(seqNum)를 상기 해당 제1 궤적 데이터 세트에 추가하는 단계를 더 포함하는, 기계 학습 모델 학습 방법
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제5항에 있어서,상기 복수의 제1 궤적 데이터 세트의 각각에 대해 전처리를 수행하는 단계는, 상기 해당 제1 궤적 데이터 세트에 포함된 상기 복수의 모터의 각도 값들에서 상기 로봇이 상기 중간 도달점에 도달할 때 상기 복수의 모터가 가지게 되는 각도 값들을 각각 감산하여 얻은 차이 값들에 관한 데이터를 상기 해당 제1 궤적 데이터 세트에 추가하는 단계를 더 포함하는, 기계 학습 모델 학습 방법
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제6항에 있어서,상기 복수의 제1 궤적 데이터 세트의 각각에 대해 전처리를 수행하는 단계는, 상기 해당 제1 궤적 데이터 세트가 상기 정상 상태에서 획득된 것임을 지시하는 데이터를 상기 해당 제1 궤적 데이터 세트에 추가하는 단계를 더 포함하는, 기계 학습 모델 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 모터 교체 상태의 각각은 상기 로봇에서 상기 복수의 오류 없는 모터의 하나가 오류 있는 모터로 교체된 상태인, 기계 학습 모델 학습 방법
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제8항에 있어서,상기 복수의 모터 교체 상태의 각각과 연관된 복수의 제2 궤적 데이터 세트의 각각은 상기 해당 제2 궤적 데이터 세트가 획득된 시점에서의 상기 교체된 오류 있는 모터를 포함하는 복수의 모터의 각각의 각도 값 및 속도 또는 각속도 값에 관한 데이터를 포함하는, 기계 학습 모델 학습 방법
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제9항에 있어서,상기 복수의 제1 궤적 데이터 세트 및 상기 복수의 모터 교체 상태의 각각과 연관된 복수의 제2 궤적 데이터 세트에 대해 전처리를 수행하여 학습 데이터를 구성하는 단계는, 상기 복수의 모터 교체 상태의 각각과 연관된 복수의 제2 궤적 데이터 세트의 각각에 대해 전처리를 수행하는 단계를 포함하고,상기 복수의 제2 궤적 데이터 세트의 각각에 대해 전처리를 수행하는 단계는, 상기 중간 도달점을 지시하는 번호 및 상기 로봇이 상기 중간 도달점에 도달할 때 상기 복수의 모터가 가지게 되는 각도 값들에 관한 데이터를 상기 해당 제2 궤적 데이터 세트에 추가하는 단계를 포함하는, 기계 학습 모델 학습 방법
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제10항에 있어서,상기 복수의 제2 궤적 데이터 세트의 각각에 대해 전처리를 수행하는 단계는, 상기 해당 제2 궤적 데이터 세트가 획득된 순번을 나타내는 시퀀스번호를 상기 해당 제2 궤적 데이터 세트에 추가하는 단계를 더 포함하는, 기계 학습 모델 학습 방법
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제11항에 있어서,상기 복수의 제2 궤적 데이터 세트의 각각에 대해 전처리를 수행하는 단계는, 상기 해당 제2 궤적 데이터 세트에 포함된 상기 복수의 모터의 각도 값들에서 상기 로봇이 상기 중간 도달점에 도달할 때 상기 복수의 모터가 가지게 되는 각도 값들을 각각 감산하여 얻은 차이 값들에 관한 데이터를 상기 해당 제2 궤적 데이터 세트에 추가하는 단계를 더 포함하는, 기계 학습 모델 학습 방법
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제12항에 있어서,상기 복수의 제2 궤적 데이터 세트의 각각에 대해 전처리를 수행하는 단계는, 상기 해당 제2 궤적 데이터 세트가 상기 복수의 모터 교체 상태 중 어느 모터 교체 상태에서 획득된 것인지를 지시하는 데이터를 상기 해당 제2 궤적 데이터 세트에 추가하는 단계를 더 포함하는, 기계 학습 모델 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 기계 학습 모델은 결정 트리(decision tree) 학습 모델, SVM(support vector machine) 학습 모델 또는 kNN(k-Nearest Neighbor) 학습 모델인, 기계 학습 모델 학습 방법
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제1항 내지 제14항 중 어느 한 항의 기계 학습 모델 학습 방법에 의해 학습된 기계 학습 모델을 이용하여 복수의 모터를 포함하는 로봇에서의 오류 모터를 식별하는 방법으로서,상기 로봇이 동작하는 패턴을 설정하는 단계,상기 로봇이 상기 설정된 패턴에 따라 움직이도록 제어하면서 복수의 궤적 데이터 세트를 획득하는 단계,상기 복수의 궤적 데이터 세트의 각각에 대해 전처리를 수행하여 입력 데이터를 구성하는 단계, 및 상기 입력 데이터를 상기 기계 학습 모델로 입력하여 상기 기계 학습 모델에서 출력 데이터가 제공되도록 제어하는 단계를 포함하는, 오류 모터 식별 방법
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제15항에 있어서,상기 복수의 궤적 데이터 세트의 각각은 상기 해당 궤적 데이터 세트가 획득된 시점에서의 상기 복수의 모터의 각각의 각도 값 및 속도 또는 각속도 값에 관한 데이터를 포함하는, 오류 모터 식별 방법
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제16항에 있어서,상기 복수의 궤적 데이터 세트의 각각에 대해 전처리를 수행하여 입력 데이터를 구성하는 단계는, 상기 설정된 패턴에 따른 동작 궤적 상의 중간 도달점을 지시하는 번호 및 상기 로봇이 상기 중간 도달점에 도달할 때 상기 복수의 모터가 각각 가지게 되는 각도 값들에 관한 데이터를 상기 해당 궤적 데이터 세트에 추가하는 단계를 포함하는, 오류 모터 식별 방법
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제17항에 있어서,상기 복수의 궤적 데이터 세트의 각각에 대해 전처리를 수행하여 입력 데이터를 구성하는 단계는, 상기 해당 궤적 데이터 세트가 획득된 순번을 나타내는 시퀀스번호(seqNum)를 상기 해당 궤적 데이터 세트에 추가하는 단계를 더 포함하는, 오류 모터 식별 방법
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제18항에 있어서,상기 복수의 궤적 데이터 세트의 각각에 대해 전처리를 수행하여 입력 데이터를 구성하는 단계는, 상기 해당 궤적 데이터 세트에 포함된 상기 복수의 모터의 각도 값들에서 상기 로봇이 상기 중간 도달점에 도달할 때 상기 복수의 모터가 가지게 되는 각도 값들을 각각 감산하여 얻은 차이 값들에 관한 데이터를 상기 해당 궤적 데이터 세트에 추가하는 단계를 더 포함하는, 오류 모터 식별 방법
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제15항에 있어서,상기 출력 데이터는 상기 복수의 모터 중 오류가 있는 모터의 번호를 포함하는, 오류 모터 식별 방법
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제1항 내지 제20항의 방법 중 어느 하나의 방법을 실행하기 위한, 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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