산업용 공기압축기의 이상 유무를 비지도학습 방식을 이용하여 판정
■ 범천(주)은 ESG 가치를 담아 산업용 공기압축기를 개발하는 대덕연구개발특구 소재 기업입니다.
제4회 연구개발특구 AI SPARK 챌린지는 산업기기 피로도를 예측하는 문제입니다.
산업용 공기압축기 및 회전기기에서 모터 및 심부 온도, 진동, 노이즈 등은 기기 피로도에 영향을 주는 요소이며, 피로도 증가는 장비가 고장에 이르는 원인이 됩니다.
피로도 증가 시 데이터 학습을 통해 산업기기 이상 전조증상을 예측하여 기기 고장을 예방하고 그로 인한 사고를 예방하는 모델을 개발하는 것이 이번 대회의 목표입니다.
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본 대회의 모델링은 비지도학습 방식으로 진행됩니다.
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향후 실시간 판정에 활용될 수 있도록, 개발된 모델은 다음의 조건을 충족하여야 합니다.
- 입력된 데이터를 정상(0), 이상(1)로 구분하는 이진 분류 모델이어야 합니다.
- 시간 단위로 생성되는 입력 데이터에 대하여 판정을 수행할 수 있는 모델이어야 합니다.
- 신규 데이터로 학습/개선이 가능한 모델이어야 합니다.
- 총 8개의 대상 설비를 모델링하면서, 설비별로 별도의 모델을 학습하는 것은 허용되나 모두 동일한 아키텍처를 사용해야 합니다.
(예: 설비 1에 사용한 모델 구조를 나머지 설비에도 사용하여야 함)
📁 dataset.zip
├--- 📃 train_data.csv --- 학습용 데이터 파일
├--- 📃 test_data.csv --- 평가용 데이터 파일
└--- 📃 answer_sample.csv --- 정답 양식 파일
- train_data: 학습용 데이터로 모두 정상 case로 이루어진 데이터입니다.
- test_data: 평가용 데이터로 정상 case와 이상 case가 함께 포함되어 있는 데이터로, 예측 대상에 해당됩니다.
- answer_sample: test_data에 대하여 작성할 제출용 레이블 파일 양식입니다.
- air_inflow: 공기 흡입 유량 (^3/min)
- air_end_temp: 공기 말단 온도 (°C)
- out_pressure: 토출 압력 (Mpa)
- motor_current: 모터 전류 (A)
- motor_rpm: 모터 회전수 (rpm)
- motor_temp: 모터 온도 (°C)
- motor_vibe: 모터 진동 (mm/s)
- type: 설비 번호
- 설비 번호 [0, 4, 5, 6, 7]: 30HP(마력)
- 설비 번호 1: 20HP
- 설비 번호 2: 10HP
- 설비 번호 3: 50HP
 이지안 |
 김형준 |
 윤용완 |
 박주은 |
| 데이터분석, 모델링 | 데이터분석, 모델링 | 데이터분석, 모델링 | 데이터분석, 모델링 |
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