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2017 PHMAP - 김성범

작성자 김성범 작성일 2017-07-17 오전 11:21:56
내용

제주도에서 열린 Prognostics and Health Management (PHM) 학회를 다녀왔다. 주로 기계공학이나 관련 연구소가 주 참가자이지만 우리 연구실에서 하는 연구와 관련이 많을 듯하여 관심을 가지고 발표를 들어 보았다.  

 

1. PHM시스템 고장 예지 및 건강도 관리정도로 해석하면 무난할 것 같다. 좀 더 자세한 정의는 시스템의 고장을 예측하고 실시간으로 상태를 진단하여 효율적인 설비보전을 가능케 하는 방법을 연구하는 학문이다. 산업공학과에서 가장 비슷한 분야로는 신뢰성 및 품질공학 인 것 같다. 실제로 신뢰성을 연구하는 산업공학과 교수들이 꽤 참여하고 있다.

 

2. PHM분야는 주로 기계공학 관련 연구실에서 활발히 연구되고 있는데 기계, 설비, 전지 등의 상태를 측정할 수 있는 데이터를 직접 생성할 수 있는 장비들을 갖추고 있는 것이 보통이다. 데이터의 형태는 대부분 시그널이다. 분석 방법론은 회귀분석, 필터, ARIMA모델 등 기본적인 수준이다. 응용 분야로는 이차전지, 터빈에 관한 연구가 많았고 산업용 로봇, 고속철도철로 등의 응용 분야도 있었다

 

3. 전 세계적으로 보면 조지아텍의 Jan Shi교수 그룹이 하는 연구가 PHM과 거의 유사한 것 같다. Jan Shi 교수 그룹의 발표를 보면 대부분이 기계, 설비, 공정 등의 실제 문제를 먼저 정의하고 이를 풀기 위한 통계 및 데이터마이닝 방법을 소개하는데 이번 PHM학회의 발표가 대부분 이와 같았다. 물론 Jan Shi 교수 그룹에서 사용하는 분석방법론의 수준은 PHM분야에서 일반적으로 사용하는 방법론보다는 훨씬 높다.

 

4. PHM에서 언급하는 Prognostics은 그 범위가 통계/데이터마이닝 분야에서 생각하는 예측에 비해서는 좁은 듯하다. 대부분의 Prognostics연구는 remaining useful life (RUL)를 예측하는 것이었다. 이번 학회의 모든 발표를 들은 것은 아니지만 내가 들은 Prognostics 관련 연구의 90%RUL예측문제였다.

 

5. PHM에서 중요한 부분으로 모니터링 분야를 꼽고 있지만, 실제 품질애널리틱스 분야에서 진행하는 모니터링은 하고 있지 않은 것 같다. 특히, 관리도 등의 체계적인 방법론에 관한 연구는 찾아볼 수 없었다.  

 

6. PHM의 가장 큰 특징은 기계나 설비에 대한 명확한 배경지식을 동반한 분석이라는 것이다. 이 점에서 기계공학 전공자들이 주를 이루는 것이 이해가 된다. 데이터 분석도 기계나 설비에 대한 특성을 잘 매칭하면서 행하고 있다. 또한 많은 경우 직접 연구실에서 데이터 (시그널)를 생성하기 때문에 이에 대한 가치도 매우 크다고 하겠다.

 

7. 하지만 데이터 분석 자체는 기초적이어서 데이터분석을 전문적으로 하는 분야와 협업을 하면 보다 큰 시너지 효과를 낼 수 있을 것으로 보인다.  

 

8. 이런 관점에서 우리 연구실에서는 이미 PHM연구를 수행하고 있었다. 제조공정모니터링, 자동차시그널데이터분석, 중장비상태분석 등은 PHM에 해당하는 연구다. 앞으로는 PHM학회에서 논문 발표를 적극적으로 해 보면 좋을 듯 하다. 




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