| 초록 |
타워크레인의 어떤 고장에 관련되는 타워크레인에 관한 최소한 두 개 이상의 상태 데이터를 정의하는 단계, 상기 고장에 관한 상기 상태 데이터를 수집하는 단계, 타워크레인에 관한 상기 수집된 상태 데이터를 그에 관한 임계값 이상에 해당하는 값을 1의 값으로 변환하는 방식으로 변환하고 다른 값들은 임계값에 대하여 비례적으로 변환하여0과 1의 값의 범위를 가지도록 하는 정규화 단계, 시그모이드 함수를 전달함수로 사용하며 사전에 학습과정에 의하여 연결강도(connection weight)를 조정하여 설정한 인공신경망에 상기 정규화 데이터를 입력값으로 입력하여 출력값으로 상기 고장의 확률을 산출하는 단계, 및 상기 고장에 대하여 산출한 확률을 독립변수로 하고 상기 고장에 대한 확률이 1이 되는 시기를 종속변수로 하여 회귀분석을 수행하여 상기 고장에 대한 시기를 예측하는 단계를 포함하는 데이터 마이닝을 이용한 타워크레인 고장예측방법이 개시된다. 본 발명의 데이터 마이닝을 이용한 타워크레인 고장예측방법에 의하면, 타워크레인의 고장이 발생할 시기가 정확하게 예측되므로 타워크레인이 가동중에 고장을 일으키는 일이 없게 되어 항만의 작업능률이 떨어지지 않게 된다. |
