| 초록 |
본 발명은 빅데이터 및 인공지능 학습 기반의 엘리베이터 고장 예측 시스템에 관한 것으로, 엘리베이터의 보수환경 개선 및 고장 예측을 위해 빅데이터 및 인공지능 학습 기술을 이용하여, 이를 기반으로 엘리베이터의 운행 정보를 실시간으로 수집 축적하고, 이를 분석 및 학습하여 고장 가능성이 있는 현장들을 미리 파악하고 발생할 수 있는 고장들을 미리 예측하여 대비할 수 있도록 한 빅데이터 및 인공지능 학습 기반의 엘리베이터 고장 예측 시스템을 제공함에 그 목적이 있다. 이를 위해, 본 발명에 따른 빅데이터 및 인공지능 학습 기반의 엘리베이터 고장 예측 시스템은, 각 엘리베이터 현장에서 발생하는 운행시간 및 운행거리를 포함하는 정형데이터와 함께 사용자 층별 분포도, 평균 탑승 사용자수, 입구 대비 호기 접근성을 포함하는 비정형 데이터를 수집 및 축적하는 빅데이터 수집 및 분류 서브시스템과; 고장이 발생한 현장을 기준으로 축적된 정형 및 비정형의 빅데이터를 상기 빅데이터 수집 및 분류시스템으로부터 전달받아 반복적으로 학습한 후, 이러한 학습을 바탕으로 고장 패턴을 추론하여 저장하는 인공신경망 학습 서브시스템 및; 상기 인공신경망 학습 서브시스템에서 추출된 고장 패턴 및, 상기 빅데이터 수집 및 분류 서브시스템에 실시간으로 축적되는 빅데이터를 비교 분석하여 고장 패턴에 부합하는 또는 유사한 형태로 운행이 이루어지는 엘리베이터의 현장을 파악하여 발생할 수 있는 고장을 미리 예측하고 해당 정보를 예보하는 고장 패턴 기반 고장 예측 서브시스템을 포함하여 구성된다. |
