### ※ 기업체와의 비밀유지동의서에 의한 비밀유지 의무로 인하여 개략적인 내용만 서술하였습니다. **1. 기업소개**  * 서울특별시의 지하철 1~4호선을 운영하던 서울메트로와 5~8호선을 운영하던 서울특별시 도시철도공사를 통합하여 설립하게 된 공기업 **2. 문제배경 및 소개** * 서울교통공사에서 구축한 기계설비 자동제어 빅데이터 분석 시스템(Smart Automatic Mechanincal Big data Analysis-system, SAMBA)을 개선하는 것이 산업문제. * 수학적 접근을 통해 기계설비 고장 상황을 자동으로 인지하거나 고장을 예측하는 알고리즘을 고도화 하는 것을 목표 * 빅데이터 서버에 실시간으로 저장되는 데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 방안 도출 * V-belt 및 모터 베이스 등 설비의 이상을 감지하고 고장을 예측하는 수학적 알고리즘 개발 **3. 해결 과정** * V-belt 슬립 및 이탈 등 공조기의 이상을 감지하기 위한 데이터 수집 방법 제시 - 딥러닝과 같은 지도학습을 하거나 모델의 성능을 평가해 보기 위해서는 고장 상황에서의 데이터(이상 데이터) 확보가 필수 - 특정 공조기를 선별하여 이상 감지 알고리즘을 개발하고, 이를 확대 적용하기로 함 - 장한평 역사 내 10대의 공조기에 대하여 모의로 고장 상황을 만들어 이상 데이터 수집 * 시계열 데이터 동기화 기법을 활용한 센싱 데이터 시각화 및 해석 - 이상 상황을 감지는 모델을 개발하기 위해 데이터 전처리로 1차원으로 펼쳐져 있는 시계열 데이터를 공조기 모터가 작동하는 시점을 기준으로 분할하는 알고리즘 적용 - 상관계수(correlation)를 사용한 동기화 방법 제시 - 최대값을 사용한 동기화 방법 제시 - 데이터 시각화 및 해석 * 장한평 역사 내 공조기의 V-belt 및 모터 베이스 이상 작동 감지 모델 - 딥러닝 기반의 모델 제시 (One-dimensional Convolutional Neural Network, Gated Recurrent Unit, Long Short Term Memory) - Gaussian distribution 기반 모델 제시 **4. 성과 및 향후계획** * 서울교통공사의 자동제어 빅데이터 분석 시스템에 적용될 경우 시민들의 지하철 이용에 실질적인 편의를 제공할 것으로 기대 * 개별 공조기에만 적용 가능한 알고리즘이 아닌 공통으로 다양한 공조기에 적용 가능한 이상 감지 알고리즘 개발 예정 * 전류 센싱 데이터와 진동 데이터의 비교 분석을 포함한 진동 데이터를 활용한 이상 감지 모델 개발 예정