서울대학교 기계항공공학부 시스템 건전성 및 리스크 관리 연구실(System Health and Risk Management Lab., 지도교수 윤병동) 소속 김현재 박사과정은 한국PHM학회 2019년도 학술대회에서 발표한 논문 ("Cepstrum Editing을 이용한 딥러닝 기반 고장진단을 위한 데이터 증량")에 대하여 연구 주제의 독창성 및 우수성을 인정받아 우수포스터상을 수상하였다.

상기 논문에서 김현재 박사과정은 Cepstrum Editing 기법을 이용하여 고장 진동신호를 증량하는 방법을 제안하였으며, 이를 이용한 학습을 통해 딥러닝 기반의 고장진단 정확도를 향상시켰다. 제안된 방법은 산업현장에서 획득하기 힘든 고장 데이터의 분량을 늘려 딥러닝 기반의 고장진단 모델을 개발하는데 도움을 줄 것으로 평가되었다.
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