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특별논문 1 : 숭실대학교 안전보건융합대학원, 좌장 : 숭실대 박교식/숭실대 김영세
CNN 모델 경량화를 통한 중소형 선박 전동기 결함 진단
Motor Fault Diagnosis in Small and Medium-Sized Vessels through CNN Model Lightweighting
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- 발행기관
- 한국재난정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국재난정보학회 학술발표대회 바로가기
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- 통권
- 2025년 (사)한국재난정보학회 정기학술대회 논문집 (2025.11)바로가기
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- 페이지
- pp.101-102
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A479004
원문정보
초록
- 한국어
- 해양 환경의 높은 습도와 염분은 선박 내 기계 설비의 부식을 가속화시켜 결함 발생 가능성을 높인다. 이러한 요인으로 인해 기관 손상이 해양 사고의 주요 원인으로 작용하고 있으며, 특히 중소형 선박에서 그 비율이 높게 나타난다. 따라서 효율적인 기계 결함 진단 기술이 필요하다. 최근에는 딥러닝 기반의 CNN 모델을 활용한 기계 결함 진단 기술이 활발히 연구되고 있으며, 이를 선박 환경에 적용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 그러나 중소형 선박은 전력 및 연산 자원이 제한된 저사양 시스템 환경에 해당하므로, 대규모 CNN 모델의 직접적인 적용에는 제약이 따른다. 이에 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하 기 위해 모델 경량화 기법인 KD-DPP를 제안한다.
목차
요 약
1. 서 론
2. 본 론
3. 결 론
감사의 글
참고문헌
키워드
중소형 선박 기관 손상 기계 결함 진단 모델 경량화 CNN저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국재난정보학회 [The Korean Society of Disaster Information]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 사회과학>사회복지학
- 소개
- 한국재난정보학회는 공공기관, 학계, 연구기관 그리고 민간관련회사 등의 상호협력과 유대강화를 통하여 국가 및 민간차원의 안전관련 재난정보 공유를 통한 재난사고에 대한 예방시스템 구축, 재난예방 관련 전문가 양성 교육, 연구용역 등 학문발전에 기여함을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국재난정보학회 학술발표대회
- 간기
- 부정기
- 수록기간
- 2005~2025
- 십진분류
- KDC 338 DDC 361
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