스마트팜 구동기 복합 상태기반 고장 시기 예측 연구

• 영문명: Study on smart farm actuator complex state-based failure timing prediction
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 최현오(Hyeon O Choe) 이명훈(Meong Hun Lee)
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』제14권 제8호, 21~28쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.08.29

국문 초록

본 논문은 스마트팜 구동기(개폐기·펌프·팬 등)의 오작동이 농업 생산성에 큰 영향을 미친다는 점에 주목하여, 구동기 고장을 사전에 감지하고 유지보수 시점을 최적화하기 위한 상태기반 고장 시기 예측을 제안한다. 먼저, 구동기 동작 상태(OPEN, CLOSE)에 따른 전압·전류·진동·소음·열온도 데이터를 수집하기 위해 직접 측정 보드와 프로그램을 개발하여 정상·비정상 데이터를 확보했다. 고장 임계점 설정에는 통계 기법인 IQR와 Z-Score을 적용한 뒤, Isolation Forest 알고리즘을 결합한 하이브리드 방식을 도입했다. 이를 통해 이상 치를 효율적으로 탐지하고, 모드별(OPEN, CLOSE) 센서 특성을 구분하여 임계값 기반 고장 시기를 예측할 수 있었다. 본 연구의 알고리즘은 다양한 구동기와 환경 변화에서도 활용 가능성을 갖추고 있으며, 추후 데이터 다양성 확대와 분산형 아키텍처 적용을 통해 안정적인 예지보전 솔루션으로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.

영문 초록

This paper focuses on the fact that malfunctions in smart farm actuators (such as openers, pumps, and fans) significantly impact agricultural productivity. It proposes a condition-based fault timing prediction method to detect faults in advance and optimize maintenance schedules. First, dedicated measuring boards and software were developed to collect normal and abnormal data for voltage, current, vibration, noise, and temperature under different actuator operating states (OPEN and CLOSE). Next, statistical techniques (IQR and Z-Score) were combined with the Isolation Forest algorithm in a hybrid approach to effectively detect anomalies. By distinguishing sensor characteristics based on each operating mode (OPEN or CLOSE), the method enables accurate fault-time prediction using threshold values. The proposed algorithm can be applied to a variety of actuators and environmental conditions, and through further expansion of data diversity and adoption of a distributed architecture, it has the potential to evolve into a robust predictive maintenance solution.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 관련 연구

Ⅲ. 스마트팜 구동기 상태 데이터 수집 시스템

Ⅳ. 스마트팜 구동기 고장 임계점 도출 및 건전성 관리 알고리즘 개발

Ⅴ. 결론

키워드

스마트팜 구동기 복합센서 고장시기 인공지능 Smart Farm Actuator Complex Sensor Failure Time Artificial Intelligence