기계 학습을 이용한 신호 데이터 상태 분석 및 방법

기술 개요

• 본 발명은 측정 신호 데이터를 필터링 데이터로 변환, 최단 거리에 위치한 대상 클러스터 확인, 대상 클러스트 상태 정보를 결정하여 학습 데이터로 활용 기계 학습 모델을 완성하고, 학습 완료된 기계 학습 모델을 이용하여 신호 데이터 상태를 분석하는 장치 및 방법임

기존 기술 문제점

• 음향, 진동 등의 물리 전기적 센서를 이용한 신호 데이터의 경우, 해당 신호 데이터가 분석하고자 하는 대상체 상태에 관련된 신호 데이터인지 파악이 매우 어려움. 특히 센서 작동 환경에서 생성된 일반적 또는 관련성 없는 데이터인지 등, 신호 발생 원인에 따라 측정되는 패턴이 달라지고, 이는 기계 학습 등 인공지능시스템 구현에 장애가 됨. 따라서 다양한 신호 패턴에서 적절한 상태 정보 분석 자동화가 매우 어려움

기술의 특징 및 우수성

• 기술의 특징

  • 음향, 진동, 광학센서 등에서 측정되는 신호 데이터 패턴을 기계 학습 모델이 인식하여 신호 데이터를 정확하게 분석 가능
  • 각각의 클러스터 내에 포함된 복수의 필터링 학습 데이터와 이에 대응되는 복수의 상태 학습 데이터 각각을 클러스터의 상태 정보와 비교하여 오차 값을 산출하고 기준 값과 비교해 상태 정보를 결정

• 기술의 우수성

  • 기계 학습을 이용하므로 다양한 신호 발생 원인에 따른 신호 데이터의 상태 정보 변화를 최소화
  • 음향 센서를 활용할 경우 대상 시스템에 간섭없이 직접 접촉하지 않고 원거리에 떨어져서도 분석이 가능
  • 복수의 입력 학습 데이터 및 입력 학습 데이터의 상태 정보를 포함하는 복수의 상태 학습 데이터를 이용한 신호 데이터 상태 분석 방법으로 신호 데이터를 보다 더 정확하게 분석 가능

상세 설명

• 센서로부터 측정한 M차원의 측정 신호 데이터를 다차원 공간상의 위치 정보를 포함하는 L차원의 필터링 데이터로 변환하여 처리함
• 입력된 복수의 입력 학습 데이터에 기반한 복수의 클러스터 각각의 중심과 필터링 데이터 간의 거리를 비교하여 최단 거리에 위치한 클러스터 확인 후 클러스터의 상 태 정보를 측정 신호 테이터의 상태 정보로 결정함
• 복수의 입력 데이터 및 입력 학습 데이터의 상태 정보를 포함하는 복수의 상태 학습 데이터를 이용하여 학습된 기계 학습 모델을 이용한 신호 데이터 상태 분석 방법임

그림 1 신호 데이터 분석 장치 도면 및 내부 구성

기술완성도 (TRL)

활용분야 및 적용제품

• 활용분야

  • 건물의 안정성 진단 및 상태 예측
  • 자동차 불량 부품 판별
  • 대형 소음과 총소리를 식별

• 적용제품

  • 자동차 전자장비
  • 건물 안정성 진단 및 상태 예측 장치
  • 상태 분석 현장 장치 및 사물인터넷 등

산업동향(기술 동향 및 트랜드 등 )

• 머신 러닝 산업은 인공지능의 한 분야로 단일 컴퓨터가 여러 데이터를 활용하여 학습 내용을 기반으로 새로운 데이터 처리가 가능하여 이미지 인식, 음성 인식, 얼굴 인식 등을 데이터화 하여 활용함으로써 응용 범위가 넓어 시장 확대가 이루어지고 있는 추세임
• 머신 러닝은 BFSI(Banking, Financial services, Insurance) 산업, 헬스케어&생명과학 산업, 통신 산업, 정부&방위 산업, 소매 산업, 제조 산업, 에너지&유틸리티 산업, 기타 산업 등 다양한 산업 분야에서 광범위하게 활용되고 있음
• 현재 머신러닝 관련 산업은 미국의 주요 기업에 의해 주도적으로 활성화되어 있는 경향을 보이고 있으며, 대표적으로 IBM Corporation, SAS Institute Ice, Microsoft Corporation, SAP SE 등이 선도하고 있음
• 국내에서는 AI를 기반으로 하는 머신러닝 데이터 분석도구, 빅데이터 처리 기술 설계, 구축 관리 등에서 다양한 신생기업들이 활성화되고 있는 추세임

시장전망(목표시장 규모 및 전망)

• 인머신 러닝(ML) 세계 시장은 2021년 기준 154억 4,000만 달러 규모에서 2022년 211억 7,000만 달러에서 2029년 2,099억 1,000만 달러로 연평균 시장성장률 38.8% 성장할 것으로 전망됨

  (출처 : FORTUNE, 하드웨어 및 소프트웨어 IT 서비스, 2022)

• 국내 머신 러닝(ML) 시장은 세계 시장 대비 약 3%의 비중을 차지할 것으로 보이며, 2022년 기준 2,910억 원에서 2027년 약 1조 8,080억 원으로 시장성장률 44.1%로 전망하고 있음

  (출처 : 현대경제연구원, 미래산업 AI 해외는 뛰는데 국내는 걸음마, 2016 (시장 추정치 반영 계산))

• 글로벌 신호 데이터를 포함하는 글로벌 빅데이터 분석 시장은 2020년 기준 2,152억 달러 규모에서 2024년 3,500 억 달러로 시장성장률 12.9% 성장할 것으로 전망됨
• 국내의 빅데이터 분석 시장은 2020년 기준 2,004억 원에서 2024년 3,211억 원으로 시장성장률 12.5% 성장할 것으로 전망됨

  (출처 : 데이터분석본부, ASTI MARKET INSIGHT 빅데이터 분석 및 수집 시장, 2022)

지재권현황