Allen's 데이터 맛집

이번 프로젝트는 데이터 분석가로서 제 역량을 한 단계 성장시킨 값진 경험이었습니다.1. 데이터를 다룬다는 것의 의미처음 데이터를 접했을 때, 그 안에 숨겨진 패턴과 정보를 찾는다는 것이 얼마나 복잡한 일인지 다시금 깨달았습니다.결측값과 이상치를 정리하며 데이터를 정제하는 과정이 얼마나 중요한지 실감했고, 깨끗한 데이터를 기반으로 분석을 시작하는 것이 프로젝트의 절반 이상을 차지한다는 것을 배웠습니다."데이터는 모든 문제 해결의 시작이다"라는 말이 이번 프로젝트를 통해 더 깊이 와닿았습니다.2. 분석에서 중요한 것은 '소통'이다머신러닝 모델을 구축하고 성능을 높이는 과정 자체도 흥미로웠지만, 그 결과를 직관적으로 전달하는 일이 더 어렵다는 것을 느꼈습니다.데이터 분석가는 단순히 결과를 내는 사람을 넘어, ..

회전기계 고장유형 AI 데이터 분석 프로젝트의 최종 결과와, 이를 통해 얻은 인사이트를 공유합니다.프로젝트의 목표였던 고장 유형 예측과 관련하여 머신러닝 모델의 성과를 정리하고, 분석 결과를 바탕으로 도출한 주요 발견과 적용 가능성을 소개하겠습니다.1. 프로젝트 성과: AI 모델의 고장 유형 분류1.1 모델 성능 요약이 프로젝트에서 사용된 모델(CNN, LSTM 등)은 각각의 강점을 활용하여 고장 유형 분류에서 높은 성과를 보였습니다.모델정확도(Accuracy)정밀도(Precision)재현율(Recall)DNN88%86%85%CNN93%91%90%RNN (LSTM)91%90%92%결과 해석CNN 모델:가장 높은 정확도(93%)를 기록하며, 고장 유형을 효과적으로 분류.데이터의 국소적인 특징(진동 패턴)을..

이 글에서는 회전기계 고장유형 AI 데이터 분석 프로젝트의 핵심인 데이터 전처리 과정과 AI 모델 설계에 대해 다뤄 보겠습니다. 데이터 전처리1. 데이터셋 구성Rotor Testbed에서 수집된 데이터는 각 센서에서 진동 값을 기록한 시계열 데이터로 구성됩니다.데이터는 다양한 고장 유형(질량 불균형, 지지 불량 등)을 포함하고 있으며, 각각의 데이터는 다음과 같은 속성을 가지고 있었습니다:Sampling Rate: 초당 10,000 샘플.측정 채널: 총 4개의 센서 채널.타겟 변수: 고장 유형(정상, 불균형, 지지 불량 등).2. 전처리 과정데이터 전처리는 모델 학습의 성공 여부를 좌우할 정도로 중요합니다.이번 프로젝트에서는 데이터를 분석에 적합하게 정제하기 위해 아래 단계를 거쳤습니다.2.1 결측값 처..

이번 블로그에서는 KAMP의 「회전기계 고장유형 AI 데이터셋」을 기반으로 진행한 데이터 분석 프로젝트를 소개하려 합니다.이 프로젝트는 회전기계의 진동 데이터를 활용하여 고장 유형을 예측하고, AI 기반의 상태 진단 모델을 구축하는 데 초점을 맞췄습니다. 제조업, 특히 회전 설비를 사용하는 현장에서 중요한 과제를 해결하기 위한 데이터를 다루었기에 실무에서 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있는 프로젝트입니다.프로젝트 배경: 왜 회전기계 데이터를 분석하는가? 1. 회전기계의 중요성회전기계는 터빈, 펌프, 압축기 등 여러 산업 공정의 핵심 설비로 사용됩니다.만약 이들 기계가 고장 나면 공정이 중단되고, 이는 높은 유지보수 비용과 생산성 손실로 이어질 수 있습니다.따라서 회전기계의 상태를 모니터링하고 고장을 예..