강정호 연구실
동아대학교 기계공학과
강정호 교수
하중 인식
과부하 탐지
Convolutional neural network
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강정호 연구실
동아대학교 기계공학과 강정호 교수
강정호 연구실은 기계 설비 운전 데이터를 기반으로 하중 및 과부하 상태를 인식·탐지하는 연구를 수행합니다. 주요 접근은 Convolutional neural network(CNN) 기반 과부하 분류와 Long short term memory(LSTM) 기반 시계열 하중 인식이며, Stack Auto-encoder와 Multilayer Perceptron(MLP) 조합을 통해 입력에서 잠재 특징을 학습한 후 분류 성능을 확보하는 절차를 포함합니다. 제조 공정 데이터에서 상태 분류 파이프라인을 구성하고 적용 가능성을 검토합니다.
하중 인식과부하 탐지Convolutional neural networkLong short term memoryStack Auto-encoder
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
장·단기 운전 특성을 고려한 LSTM 기반 하중/부하 인식 연구
LSTM-based Load Recognition Considering Long- and Short-Term Operation
연구 분야 상세보기
CNN 기반 과부하(Overload) 탐지 연구
Overload Detection Using Convolutional Neural Network
연구 분야 상세보기
Stack Auto-encoder와 MLP를 이용한 하중 인식 연구
Load Recognition Using Stack Auto-encoder and Multilayer Perceptron
연구 분야 상세보기
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
3
논문 전체보기
1
Article
|
·
인용수 0
·
2024Load Recognition by Long Short-Term Memory considering Long and Short Term Operation of Mechanical Equipment
Jung Ho Kang
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
https://doi.org/10.14775/ksmpe.2024.23.2.069
Term (time)
Long short term memory
Short-term memory
Computer science
Artificial intelligence
Psychology
Neuroscience
Physics
Working memory
Artificial neural network
2
Article
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인용수 1
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2024Load Detection and Recognition of Stack Auto-encoder and Multilayer Perceptron
Jung Ho Kang
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
https://doi.org/10.14775/ksmpe.2024.23.1.097
Stack (abstract data type)
Computer science
Encoder
Pattern recognition (psychology)
Artificial intelligence
Multilayer perceptron
Speech recognition
Perceptron
Artificial neural network
Operating system
3
Article
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인용수 0
·
2024Detection of Overload by Convolutional Neural Network
Jung Ho Kang
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
https://doi.org/10.14775/ksmpe.2024.23.1.083
Convolutional neural network
Computer science
Artificial intelligence
최신 정부 과제
9
과제 전체보기
1
주관|
2016년 9월-2018년 12월
|1,946,472,000원90톤 급 크롤라 크레인 용 지능형 통합제어 시스템 개발
본 과제는 크롤러 크레인에서 무한궤도 지반 불안정과 센서 오류를 줄여 안전을 높이고, 작업 효율과 연비를 함께 개선하는 장치 개발임.
연구목표는 A-FRAME에 로드셀을 적용한 크레인의 지능형 안전제어 장치로 핀형 로드셀을 개발·장착하여 단순 ON/OFF 제어가 아닌 선형 규제를 구현하고, 엔진 RPM과 작업 중량의 최적화 매칭으로 작업능력과 최적 연비성능 개선을 수행하는 데 있음. 핵심연구내용은 A-FRAME 로드셀, 무한궤도 평평도 감지 센서(핀형 로드셀), 스마트 원격 제어 시스템, 최적 엔진 제어임. 기대효과는 국산화로 수입대체 및 수출경쟁력 강화, 통합관제센터 실시간 원격 안전제어로 사고 미연 방지, 에너지 절감임.
크롤러 크레인
과부하방지장치
무한궤도
데이터로거
원격데이터 관리
2
주관|
2016년 5월-2017년 4월
|106,577,000원원격제어용 소화액 방사기 및 IOT 컨트롤 시스템 개발
본 과제는 원격에서 소화액을 분사하고 각도를 조절하는 소화액 방사기와 효율적인 IoT 컨트롤 시스템을 개발함.
연구 목표는 사용압력 3~12 bar, 방출유량 600m3/hr(10000 LPM) 조건에서 원격제어용 방사기와 컨트롤을 완성하는 것임. 핵심 연구 내용은 NOZZLE 및 STEERING BODY 설계, 구조해석·유동해석(ANSYS-CFX)으로 분사거리 예측 및 응력/변형률 평가, 태블릿 IoT 어플리케이션(WI-FI MODULE, IOS APP) 기반 UI 제어, 시제품 제작 및 치수·회전각도·내압시험(사용압력 1.5배, 1분 유지) 성능시험 수행임. 기대 효과는 시험·평가 시간과 비용 절감, 수입대체·매출 확대 및 기술이전으로 국내 판매와 해외 수출 경쟁력 확보임.
방사기
소화액
원격 제어
선박
화재
3
주관|
2012년 6월-2014년 5월
|380,000,000원원격 제어식 분출 압력 제어 밸브
본 과제는 특정 압력이 초과될 경우 자동으로 압력을 조절하거나, 필요에 따라 원거리에서 사람이 조작하여 압력을 제어할 수 있는 '원격 제어식 분출 압력 제어 밸브'를 개발하는 연구임.
연구 목표는 원격 제어식 분출 압력 제어 밸브의 조립 및 성능을 성공적으로 확보하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 주요 소재의 재료 시험 분석 및 설계 보완, 상세 설계 결과에 대한 성능 평가 및 내진 해석 실시를 포함함. 또한, 시작품 및 치공구 제작, 검사, 조립 과정을 거쳐 시작품 성능 시험 요건 수립 및 시험을 실시하고, 시험 자료를 취득하는 것임. 이후 시작품 자체 성능 시험을 준비하고 기기 검증 자료를 작성하며, 성능 시험 결과 평가 및 제품 보완을 진행함. 최종적으로 개발품 설명서와 연구개발 최종보고서를 작성하는 것으로 구성됨. 기대 효과는 설정압 오차 1%, BLOW DOWN 3%, 누설량 0% 달성을 목표로 하는 시작품 제작 및 자체 성능 시험을 성공적으로 완료하는 것임.
안전밸브
파이롯트
블로우다운
스프링
압력
최신 특허
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액화수소 제어용 밸브 및 그 제조 방법
상태
공개출원연도
2024출원번호
1020240021065청소신발
상태
공개출원연도
2022출원번호
1020220060090스팀 트랩밸브
상태
거절출원연도
2014출원번호
1020140194279