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작동 중인 타겟 장비에서 생겨난 사운드를 마이크부를 통해 수집하여 디지털 사운드 데이터로 변환하는 단계;변환된 디지털 사운드 데이터를 상기 타겟 장비의 동작 상태에 관한 모니터링을 위한 모니터링 데이터와 그 모니터링에 이용되는 인공신경망의 훈련을 위한 학습데이터로 제공하는 단계; 상기 학습 데이터를 상기 타겟 장비의 동작 상태 예측을 위한 훈련용 학습 데이터로 이용하여 훈련된 인공신경망 모델을 구축하는 단계; 그리고상기 모니터링 데이터를 상기 인공신경망 모델에 입력하여 상기 타겟 장비의 동작 상태를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 제공하는 단계는 상기 학습 데이터의 경우 상기 사운드 데이터 저장부에 저장된 상기 사운드 데이터 파일을 소정 크기 단위로 트리밍(trimming)하여 다수의 단위 사운드 파일 형태로 제공하고, 상기 모니터링 데이터의 경우 상기 사운드 데이터 저장부에 저장된 상기 사운드 데이터 파일을 데이터 길이에 대한 별도의 가공 없이 그대로 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 인공신경망 모델을 구축하는 단계는 상기 학습 데이터를 분류 및 레이블링 처리를 하여 재가공하는 단계; 및 재가공된 학습데이터로 상기 타겟 장비에서 방출되는 사운드와 상기 타겟 장비의 동작 상태 간의 관계에 대하여 훈련을 수행하여 상기 타겟 장비의 동작상태 예측모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 타겟 장비가 복수 개인 경우, 상기 변환하는 단계는 복수 개의 마이크를 이용하여 복수 개의 타겟 장비 각각의 사운드를 별도로 입력받아 사운드신호를 출력하는 단계; 및 상기 복수 개의 마이크에 대응하는 복수의 사운드 신호를 각각 별도로 처리하여 복수의 사운드 데이터 파일로 저장하는 단계를 포함하고,상기 제공하는 단계는 상기 복수 개의 타겟 장비의 상기 학습데이터와 상기 모니터링 데이터를 각 타겟 장비별 학습 데이터와 모니터링 데이터를 구별되게 제공하는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 방법
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제4항에 있어서, 상기 인공신경망 모델을 구축하는 단계는 각 타겟 장비별 학습 데이터를 분류 및 레이블링 처리를 하여 상기 복수의 타겟 장비 각각에 대응되는 복수의 학습데이터 세트를 생성하는 단계; 및 생성된 상기 복수의 학습데이터 세트를 각각 별도로 학습하여 각 타겟 장비에 대응하는 훈련된 인공신경망 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 방법
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제5항에 있어서, 각 타겟 장비에 대응하는 각 인공신경망 모델은 해당 타겟 장비의 작동상태만 분류하고 나머지 모든 타겟 장비들의 사운드는 소음으로 간주함으로써, 복수의 타겟 장비들 각각의 상태를 복수의 인공신경망 모델에 기반하여 동시병행적으로 분석하여 예측할 수 있도록 구성된 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 방법
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제5항에 있어서, 각 타겟 장비별 학습 데이터 세트는 해당 타겟 장비의 학습데이터에 대한 레이블을 지정하는 작업, 데이터 증가 및 배경 소음 추가 처리를 하는 작업, 그리고 시간-신호세기의 1차원 데이터에서 시간/주파수-신호세기의 2차원 데이터로 변환하는 작업을 통해 생성되는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 방법
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작동 중인 타겟 장비에서 생겨난 사운드를 수집하고 디지털 사운드 데이터로 변환하여 상기 타겟 장비의 동작 상태에 관한 모니터링을 위한 모니터링 데이터와 그 모니터링에 이용되는 인공신경망의 훈련을 위한 학습데이터로 제공하도록 구성된 사운드신호 수집장치; 및상기 사운드신호 수집장치로부터 제공받은 상기 학습 데이터를 상기 타겟 장비의 동작 상태 예측을 위한 훈련용 학습 데이터로 이용하여 훈련된 인공신경망 모델을 구축하고, 상기 사운드신호 수집장치로부터 제공받은 상기 모니터링 데이터를 상기 인공신경망 모델에 기반하여 분석하여 상기 타겟 장비의 동작 상태를 예측하도록 구성된 신호분석장치를 구비하는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 시스템
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제8항에 있어서, 상기 사운드신호 수집장치는, 상기 타겟 장비에서 방출되는 사운드를 입력받아 사운드신호로 출력하도록 구성된 마이크부; 상기 마이크부에서 출력되는 아날로그 사운드신호를 디지털화 하여 소정 포맷의 원시 사운드 데이터로 변환하도록 구성된 사운드신호 처리부; 상기 사운드신호 처리부로부터 제공되는 상기 원시 사운드 데이터를 사운드 데이터 파일로 저장하도록 구성된 사운드 데이터 저장부; 그리고 상기 사운드 데이터 저장부에 저장된 원시 사운드 데이터를 인공신경망 훈련용 학습 데이터로서 그리고 상기 타겟 장비의 동작상태를 예측하기 위한 모니터링 데이터로서 각각 별도로 상기 신호 분석장치에 제공하도록 구성된 사운드 데이터 제공부를 구비하는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 시스템
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제9항에 있어서, 상기 사운드 데이터 제공부는 상기 학습 데이터의 경우 상기 사운드 데이터 저장부에 저장된 상기 사운드 데이터 파일을 소정 크기 단위로 트리밍(trimming)하여 다수의 단위 사운드 파일 형태로 제공하고, 상기 모니터링 데이터의 경우 상기 사운드 데이터 저장부에 저장된 상기 사운드 데이터 파일을 데이터 길이에 대한 별도의 가공 없이 그대로 제공하는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 시스템
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제9항에 있어서, 상기 학습 데이터와 상기 모니터링 데이터는 wav 파일 형식으로 구성되는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 시스템
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제9항에 있어서, 상기 타겟 장비가 복수 개인 경우, 상기 사운드신호 수집장치에서는, 상기 마이크부가 복수 개의 마이크를 이용하여 복수 개의 타겟 장비 각각의 사운드를 별도로 입력받아 사운드신호를 출력하고, 상기 사운드신호 처리부 및 상기 사운드 데이터 저장부가 상기 복수 개의 마이크에 대응하는 복수의 사운드 신호를 각각 별도로 처리하여 복수의 사운드 데이터 파일로 저장하고, 상기 사운드 데이터 제공부가 상기 복수 개의 타겟 장비의 상기 학습데이터와 상기 모니터링 데이터를 상기 신호분석장치로 제공할 때 각 타겟 장비별 학습 데이터와 모니터링 데이터를 구별되게 제공하는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 시스템
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제12항에 있어서, 상기 신호분석장치는, 상기 사운드 데이터 제공부로부터 제공받은 각 타겟 장비별 학습 데이터를 가공하여 상기 복수의 타겟 장비 각각에 대응되는 복수의 학습데이터 세트를 생성하고, 생성된 상기 복수의 학습데이터 세트를 각각 별도로 학습하여 각 타겟 장비에 대응하는 훈련된 인공신경망 모델을 구축하도록 구성된 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 시스템
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제8항에 있어서, 상기 신호 분석장치는, 상기 사운드신호 수집장치로부터 제공된 상기 학습 데이터를 분류 및 레이블링 처리를 하여 재가공하도록 구성된 학습데이터 가공부; 상기 학습데이터 가공부에 의해 재가공된 학습데이터로 상기 타겟 장비에서 방출되는 사운드와 상기 타겟 장비의 동작 상태 간의 관계에 대하여 훈련을 수행하여 상기 타겟 장비의 동작상태 예측모델을 생성하도록 구성된 인공신경망 훈련부; 그리고 상기 사운드신호 수집장치로부터 제공되는 상기 모니터링 데이터를 소정 크기 단위로 트리밍(trimming)하여 상기 동작상태 예측모델에 순차적으로 입력하여 상기 타겟 장비의 동작상태를 예측하도록 구성된 동작상태 예측부를 구비하는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 시스템
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제14항에 있어서, 상기 타겟 장비가 복수 개인 경우, 상기 사운드신호 수집장치에서는, 상기 마이크부가 복수 개의 마이크를 이용하여 복수 개의 타겟 장비 각각의 사운드를 별도로 입력받아 사운드신호를 출력하고, 상기 사운드신호 처리부 및 상기 사운드 데이터 저장부가 상기 복수 개의 마이크에 대응하는 복수의 사운드 신호를 각각 별도로 처리하여 복수의 사운드 데이터 파일로 저장하고, 상기 사운드 데이터 제공부가 상기 복수 개의 타겟 장비의 상기 학습데이터와 상기 모니터링 데이터를 상기 신호분석장치로 제공할 때 각 타겟 장비별 학습 데이터와 모니터링 데이터를 구별되게 제공하는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 시스템
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제15항에 있어서, 상기 학습데이터 가공부는 상기 사운드 데이터 제공부로부터 제공받은 각 타겟 장비별 학습 데이터를 가공하여 상기 복수의 타겟 장비 각각에 대응되는 복수의 학습데이터 세트를 생성하고, 상기 인공신경망 훈련부는 상기 복수의 학습데이터 세트를 각각 별도로 학습하여 각 타겟 장비마다 별도의 훈련된 인공신경망 모델을 구축하도록 구성된 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 시스템
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제16항에 있어서, 각 타겟 장비에 대응하는 각 인공신경망 모델은 해당 타겟 장비의 작동상태만 분류하고 나머지 모든 타겟 장비들의 사운드는 소음으로 간주함으로써, 상기 동작 상태 예측부는 복수의 타겟 장비들에 각각의 상태를 복수의 인공신경망 모델에 기반하여 동시병행적으로 분석하여 예측할 수 있도록 구성된 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 시스템
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제16항에 있어서, 각 타겟 장비별 학습 데이터 세트는 해당 타겟 장비의 학습데이터에 대한 레이블을 지정하는 작업, 데이터 증가 및 배경 소음 추가 처리를 하는 작업, 그리고 시간-신호세기의 1차원 데이터에서 시간/주파수-신호세기의 2차원 데이터로 변환하는 작업을 통해 생성되는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 시스템
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제18항에 있어서, 상기 1차원 데이터를 상기 2차원 데이터로 변환하는 처리는 STFT(Short-Time Fourier Transform), 또는 로그-멜 스펙트로그램을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 사운드 기반 다중 기기 운영 모니터링 시스템
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