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목차 1

베어링 고장 진단을 위한 CNN 기반 딥러닝의 계산 복잡도 감소 기법 ＝ Computation reduction method for CNN-based bearing fault diagnosis / 박재현 ; 김철홍 1

요약 1

Abstract 1

Ⅰ. 서론 2

Ⅱ. 베어링 고장 진단 기법 2

2-1. 베어링 특성 2

2-2. 베어링 고장 진단 기법 관련 연구 3

Ⅲ. 베어링 고장 진단 계산 복잡도 감소 기법 4

Ⅳ. 실험 방법 및 결과 4

4-1. 음향 방출 신호 수집 및 전처리 4

4-2. 베어링 고장 진단 결과 분석 5

4-3. 고강 진단 계산 복잡도 감소 기법 결과 분석 5

Ⅴ. 결론 6

참고문헌 6

[저자소개] 7

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
대학 캐릭터의 스마트 인터랙션 디자인 시나리오 연구 = Smart interaction design scenario of university characters : focused on the characters of H university in Korea : 국내 H 대학 캐릭터를 중심으로 김승민 p. 1139-1150

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시각장애인 이동권 개선을 위한 GPS 기반 디지털 콘텐츠와 인터페이스 디자인 = GPS-based digital content and interface design for the improvement of mobility rights for the blind 강태희, 원예랑, 조희경 p. 1151-1160

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문화 콘텐츠 국내 기업의 디지털 4차 산업혁명 기술 활용 특성과 시사점 = Characteristics and implications of digital technology utilization by cultural content companies during the fourth industrial revolution 장병열 p. 1160-1172

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예비특수교사의 디자인씽킹 기반 수업에 대한 경험 및 인식 = Pre-service special education teachers' experience and perceptions of the use of design thinking 김우리, 옥민욱 p. 1173-1182

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(A) study on the aesthetic experience of exhibition visitors by virtual reality type, focusing on Nam June Paik's exhibition 'Exposition of Music' = 백남준의 전시회 '음악의 전시'를 중심으로 한 가상현실 유형에 따른 전시 관람객의 미적 경험에 관한 연구 Ji-Young Kang p. 1183-1190

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메타버스 방송 콘텐츠에 관한 연구 = Metaverse broadcasting content : case analysis and suggestions : 사례 분석과 제언 류소현, 김수영, 김윤상 p. 1191-1200

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증강 가상 메타버스 기반 사회과 콘텐츠 개발 및 적용 = Development and application of social studies content based on augmented virtual metaverse : Jikji Simche Yojeol : 직지심체요절을 중심으로 손정명, 우소현, 한정혜, 김종준 p. 1201-1207

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챗GPT 관련 사회적 이슈에 대한 탐색적 연구 = An exploratory study on social issues related to ChatGPT : focusing on news big data-based topic modeling analysis : 뉴스 빅데이터 기반 토픽 모델링 분석을 중심으로 김태종, 한송이 p. 1209-1220

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목적 지향 대화 시스템을 위한 어댑터 기반 학습 방법 = Adapter-based learning methods for task-oriented dialogue systems 모윤호, 강상우 p. 1221-1228

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Meta Surf = Meta surf : a metaverse travel platform that connects real and virtual space-time coordinates : 실제 세계의 시간과 공간좌표를 연계한 메타버스 여행 플랫폼 손범식, 손성빈, 김건동 p. 1229-1241

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고령자의 인지 기능 증진을 위한 게이미피케이션 VR 콘텐츠 개발 절차 탐색 = Exploring the development process of gamification VR content for enhancing cognitive functions in the elderly 정지연, 박노일 p. 1243-1251

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비착용식 머리 위치 추적 기술 기반 디지털 아나모픽 작품 전시의 효과성 연구 = On the effectiveness of a digital anamorphic art exhibit based on head-tracking technology without wearable devices 장윤영, 김주섭 p. 1253-1260

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버추얼 휴먼 가수의 기술적 발전 연구 = Study on the technological development of virtual human singers 이용수, 이철희 p. 1261-1271

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한국사와 코딩을 연계한 초등학생 대상 교육용 앱 서비스 = Elementary education app service that links Korean history and coding : focusing on combining storytelling and visual thinking : 스토리텔링과 비주얼씽킹 접목을 중심으로 유진, 조원주, 김건동 p. 1273-1283

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아두이노를 이용한 TinyML 기반의 음성인식 구현 = Implementing TinyML-based speech recognition using Arduino 구금서, 서영건 p. 1285-1294

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머신러닝을 이용한 뇌체조 인식 = Brain gymnastics recognition using machine learning 임소미, 김예은, 김영찬, 최승호 p. 1295-1304

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공공 자전거 수요 예측을 위한 사이킷런의 지도 기계 학습 모델 성능 비교 = Performance comparison of scikit-learn's supervised machine learning models for public bicycle demand prediction 권혜진, 하진영 p. 1305-1315

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데이터 중독 공격 방어를 위한 신뢰도 점수 기반 연합학습 = Trust score-based federated learning to defend against data poisoning attacks 오석환, 정송헌, 김경백 p. 1317-1326

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엣지 임펄스를 이용한 음성 처리 기법의 성능 분석 = Performance analysis of speech processing techniques using edge impulse 구금서, 서영건 p. 1327-1338

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전통 공예 종목 동작 기록화의 고도화 및 활용 방안 제언 = Proposal for advancement and utilization of traditional craft motion recording 원해연, 유정민 p. 1339-1346

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메타버스 기반 심폐소생술 콘텐츠 개발 및 효과 검증 = Development and effects of metaverse-based CPR training 안민권 p. 1347-1352

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기능 요소에 따른 메타버스 플랫폼의 특성에 관한 연구 = Investigating the characteristics of the metaverse platform according to functional elements 손효림 p. 1353-1360

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계층적 KoBERT를 활용한 SNS 문맥 기반 이모티콘 추천 = SNS context-based emoji recommendation using hierarchical KoBERT 김지현, 김예림, 변혜원 p. 1361-1371

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베어링 고장 진단을 위한 CNN 기반 딥러닝의 계산 복잡도 감소 기법 = Computation reduction method for CNN-based bearing fault diagnosis 박재현, 김철홍 p. 1373-1379

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참고문헌 (18건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 S. Muhammad and J.-M. Kim, “Fault Diagnosis of Rotary Machine Bearings Under Inconsistent Working Conditions,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 69, No. 6, pp. 3334-3347, June 2020. https://doi.org/10.1109/TIM.2019.2933342 미소장
2 M. Kang, M. R. Islam, J. Kim, J.-M. Kim, and M. Pecht, “A Hybrid Feature Selection Scheme for Reducing Diagnostic Performance Deterioration Caused by Outlines in Data-driven Diagnostics,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 63, No. 5, pp. 3299-3310, May 2016. https://doi.org/10.1109/TIE.2016.2527623 미소장
3 M. T. Pham, J.-M. Kim, and C. H. Kim, “Intelligent Fault Diagnosis Method Using Acoustic Emission Signals for Bearings Under Complex Working Conditions,” Applied Sciences, Vol. 10, No. 20, pp. 1-14, October 2020. https://doi.org/10.3390/app10207068 미소장
4 H.-C. Park and S.-W. Lee, “CNN-Facilitated Color and Character Recognition in Practical Application,” The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing, Vol. 12, No. 6, pp. 104-115, December 2016. 미소장
5 N. Khan, I. U. Haq, F. U. M. Ullah, M. Y. Lee, and S. W. Baik, “Efficient Sport Videos Classification via Convolutional Neural Network,” The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing, Vol. 16, No. 6, pp. 7-16, December 2020. 미소장
6 J. H. Park and C. H. Kim, “Analysis of Accuracy and Computation Complexity of Bearing Fault Diagnosis Methods Using CNN-Based Deep Learning,” The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing, Vol. 18, No. 1, pp. 7-18, February 2022. http://doi.org/10.23019/kingpc.18.1.202202.001 미소장
7 R. B. Randall and J. Antoni, “Rolling Element Bearing Diagnostics—A Tutorial,” Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 25, No. 2, pp. 485-520, February 2011. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2010.07.017 미소장
8 M. Bhadane and K. I. Ramachandran, “Bearing Fault Identification and Classification with Convolutional Neural Network,” in Proceedings of the 2017 International Conference on Circuit, Power and Computing Technologies, Kollam, India, pp. 1-5, April 2017. https://doi.org/10.1109/ICCPCT.2017.8074401 미소장
9 M. Bai, J. Huang, M. Hong, and F. Su, “Fault Diagnosis of Rotating Machinery Using an Intelligent Order Tracking System,” Journal of Sound and Vibration, Vol. 280, No. 3-5, pp. 699-718, February 2005. https://doi.org/10.1016/j.jsv.2003.12.036 미소장
10 H. Liu, L. Li, and J. Ma, “Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on STFT-Deep Learning and Sound Signals,” Shock and Vibration, Vol. 2016, pp. 1-12, September 2016. https://doi.org/10.1155/2016/6127479 미소장
11 Q. Sun and Y. Tang, “Singularity Analysis Using Continuous Wavelet Transform for Bearing Fault Diagnosis,” Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 16, No. 6, pp. 1025-1041, November 2002. https://doi.org/10.1006/mssp.2002.1474 미소장
12 E. Choi and N. Park, “Application and Development of Machine Learning Training Program Based on Understanding K-NN Algorithm,” Journal of The Korean Association of Information Education, Vol. 25, No. 1, pp. 175-184, February 2021. http://dx.doi.org/10.14352/jkaie.2021.25.1.175 미소장
13 Y.-B. Jo, W.-S. Na, S.-J. Eom, and Y.-J. Jeong, “Traffic Sign Recognition Using SVM and Decision Tree for Poor Driving Environment,” Journal of IKEEE, Vol. 18, No. 4, pp. 485-494, December 2014. http://dx.doi.org/10.7471/ikeee.2014.18.4.485 미소장
14 J. H. Lee and J. G. Baek, “RTC(Real-Time Contrast) Control Chart Using Random Forest Based Multi-Class Classifier,” Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, Vol. 44, No. 4 pp. 306-315, August 2018. https://doi.org/10.7232/JKIIE.2018.44.4.306 미소장
15 L.-L. Jiang, H.-K. Yin, X.-J. Li, and S.-W. Tang, “Fault Diagnosis of Rotating Machinery Based on Multisensor Information Fusion Using SVM and Time-Domain Features,” Shock and Vibration, Vol. 2014, 418178, April 2014. https://doi.org/10.1155/2014/418178 미소장
16 H.-C. Lee, I.-H. Park, T.-H. Im, and D.-T. Moon, “CNN-Based Building Recognition Method Robust to Image Noises,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol. 24, No. 3, pp. 341-348, March 2020.http://doi.org/10.6109/jkiice.2020.24.3.341 미소장
17 H.-W. Lee, “Optimization of the Number of Filter in CNN Noise Attenuator,” The Journal of the Korea institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 16, No. 4, pp. 625-632, August 2021.http://dx.doi.org/10.13067/JKIECS.2021.16.4.625 미소장
18 K. Seo, “Evolutionary Computation Based CNN Filter Reduction,” The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 67, No. 12, pp. 1665-1670, December 2018. http://doi.org/10.5370/KIEE.2018.67.12.1665 미소장

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