불충분한 고장 데이터에 대한 딥러닝 기반 회전 기계 진단기술 학습방법 연구

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :공과대학 기계항공공학부,2020. 2. 윤병동.Deep Learning is a promising approach for fault diagnosis in mechanical applications. Deep learning techniques are capable of processing lots of data in once, and modelling them into desired diagnostic model. In industrial fields, however, we can acquire tons of data but barely useful including fault or failure data because failure in industrial fields is usually unacceptable. To cope with this insufficient fault data problem to train diagnostic model for rotating machinery, this thesis proposes three research thrusts: 1) filter-envelope blocks in convolution neural networks (CNNs) to incorporate the preprocessing steps for vibration signal; frequency filtering and envelope extraction for more optimal solution and reduced efforts in building diagnostic model, 2) cepstrum editing based data augmentation (CEDA) for diagnostic dataset consist of vibration signals from rotating machinery, and 3) selective parameter freezing (SPF) for efficient parameter transfer in transfer learning. The first research thrust proposes noble types of functional blocks for neural networks in order to learn robust feature to the vibration data. Conventional neural networks including convolution neural network (CNN), is tend to learn biased features when the training data is acquired from small cases of conditions. This can leads to unfavorable performance to the different conditions or other similar equipment. Therefore this research propose two neural network blocks which can be incorporated to the conventional neural networks and minimize the preprocessing steps, filter block and envelope block. Each block is designed to learn frequency filter and envelope extraction function respectively, in order to induce the neural network to learn more robust and generalized features from limited vibration samples. The second thrust presents a new data augmentation technique specialized for diagnostic data of vibration signals. Many data augmentation techniques exist for image data with no consideration for properties of vibration data. Conventional techniques for data augmentation, such as flipping, rotating, or shearing are not proper for 1-d vibration data can harm the natural property of vibration signal. To augment vibration data without losing the properties of its physics, the proposed method generate new samples by editing the cepstrum which can be done by adjusting the cepstrum component of interest. By doing reverse transform to the edited cepstrum, the new samples is obtained and this results augmented dataset which leads to higher accuracy for the diagnostic model. The third research thrust suggests a new parameter repurposing method for parameter transfer, which is used for transfer learning. The proposed SPF selectively freezes transferred parameters from source network and re-train only unnecessary parameters for target domain to reduce overfitting and preserve useful source features when the target data is limited to train diagnostic model.딥러닝은 기계 응용 분야의 결함 진단을 위한 유망한 접근 방식이다. 딥러닝 기술은 많은 양의 데이터를 학습하여 진단 모델의 개발을 용이하게 한다. 그러나 산업 분야에서는 많은 양의 데이터를 얻을 수 없거나 얻을 수 있더라도 고장 데이터는 일반적으로 획득하기 매우 어렵기 때문에 딥러닝 방법의 사용은 쉽지 않다. 회전 기계의 진단을 위하여 딥러닝을 학습시킬 때 발생하는 고장 데이터 부족 문제에 대처하기 위해 이 논문은 3 가지 연구를 제안한다. 1) 향상된 진동 특징 학습을 위한 필터-엔벨롭 네트워크 구조 2) 진동데이터 생성을 위한 Cepstrum 기반 데이터 증량법3) 전이 학습에서 효율적인 파라미터 전이를 위한 선택적 파라미터 동결법. 첫 번째 연구는 진동 데이터에 대한 강건한 특징을 배우기 위해 신경망에 대한 새로운 형태의 네트워크 블록들을 제안한다. 합성곱 신경망을 포함하는 종래의 신경망은 학습 데이터가 작은 경우에 데이터로부터 편향된 특징을 배우는 경향이 있으며, 이는 다른 조건에서 작동하는 경우나 다른 시스템에 대해 적용되었을 때 낮은 진단 성능을 보인다. 따라서 본 연구는 기존의 신경망에 함께 사용될 수 있는 필터 블록 및 엔벨롭 블록을 제안한다. 각 블록은 주파수 필터와 엔벨롭 추출 기능을 네트워크 내에서 스스로 학습하여 신경망이 제한된 학습 진동데이터로부터 보다 강건하고 일반화 된 특징을 학습하도록 한다. 두 번째 연구는 진동 신호의 진단 데이터에 특화된 새로운 데이터 증량법을 제안한다. 뒤집기, 회전 또는 전단과 같은 데이터 확대를 위한 이미지 데이터를 위한 기존의 기술이 1 차원 진동 데이터에 적합하지 않으며, 진동 신호의 물리적 특성에 맞지 않는 신호를 생성할 수 있다. 물리적 특성을 잃지 않고 진동 데이터를 증량하기 위해 제안된 방법은 cepstrum의 주요성분을 추출하고 조정하여 역 cepstrum을 수행하는 방식으로 새로운 샘플을 생성한다. 제안된 방법을 통해 데이터를 생성하여 증량돤 데이터세트는 진단 모델 학습에 대해 성능향상을 가져온다. 세 번째 연구는 전이 학습에 사용되는 파라미터 전이를 위한 새로운 파라미터 재학습법을 제안한다. 제안된 선택적 파라미터 동결법은 소스 네트워크에서 전이된 파라미터를 선택적으로 동결하고 대상 도메인에 대해 불필요한 파라미터만 재학습하여 대상 데이터가 진단 모델에 재학습될 때의 과적합을 줄이고 소스 네트워크의 성능을 보존한다. 제안된 세 방법은 독립적으로 또는 동시에 진단모델에 사용되어 부족한 고장데이터로 인한 진단성능의 감소를 경감하거나 더 높은 성능을 이끌어낼 수 있다.Chapter 1 Introduction 13 1.1 Motivation 13 1.2 Research Scope and Overview 15 1.3 Structure of the Thesis 19 Chapter 2 Literature Review 20 2.1 Deep Neural Networks 20 2.2 Transfer Learning and Parameter Transfer 23 Chapter 3 Description of Testbed Data 26 3.1 Bearing Data I: Case Western Reserve University Data 26 3.2 Bearing Data II: Accelerated Life Test Test-bed 27 Chapter 4 Filter-Envelope Blocks in Neural Network for Robust Feature Learning 32 4.1 Preliminary Study of Problems In Use of CNN for Vibration Signals 34 4.1.1 Class Confusion Problem of CNN Model to Different Conditions 34 4.1.2 Benefits of Frequency Filtering and Envelope Extraction for Fault Diagnosis in Vibration Signals 37 4.2 Proposed Network Block 1: Filter Block 41 4.2.1 Spectral Feature Learning in Neural Network 42 4.2.2 FIR Band-pass Filter in Neural Network 45 4.2.3 Result and Discussion 48 4.3 Proposed Neural Block 2: Envelope Block 48 4.3.1 Max-Average Pooling Block for Envelope Extraction 51 4.3.2 Adaptive Average Pooling for Learnable Envelope Extractor 52 4.3.3 Result and Discussion 54 4.4 Filter-Envelope Network for Fault Diagnosis 56 4.4.1 Combinations of Filter-Envelope Blocks for the use of Rolling Element Bearing Fault Diagnosis 56 4.4.2 Summary and Discussion 58 Chapter 5 Cepstrum Editing Based Data Augmentation for Vibration Signals 59 5.1 Brief Review of Data Augmentation for Deep Learning 59 5.1.1 Image Augmentation to Enlarge Training Dataset 59 5.1.2 Data Augmentation for Vibration Signal 61 5.2 Cepstrum Editing based Data Augmentation 62 5.2.1 Cepstrum Editing as a Signal Preprocessing 62 5.2.2 Cepstrum Editing based Data Augmentation 64 5.3 Results and Discussion 65 5.3.1 Performance validation to rolling element bearing diagnosis 65 Chapter 6 Selective Parameter Freezing for Parameter Transfer with Small Dataset 71 6.1 Overall Procedure of Selective Parameter Freezing 72 6.2 Determination Sensitivity of Source Network Parameters 75 6.3 Case Study 1: Transfer to Different Fault Size 76 6.3.1 Performance by hyperparameter α 77 6.3.2 Effect of the number of training samples and network size 79 6.4 Case Study 2: Transfer from Artificial to Natural Fault 81 6.4.1 Diagnostic performance for proposed method 82 6.4.2 Visualization of frozen parameters by hyperparameter α 83 6.4.3 Visual inspection of feature space 85 6.5 Conclusion 87 Chapter 7 91 7.1 Contributions and Significance 91Docto

Corporate Excess Cash Holdings and Shareholder Value

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 경영학과, 2014. 2. 고봉찬.본 연구에서는 2000년~2012년 기간 국내 상장기업의 현금보유 결정 요인 및 초과현금보유기간과 기업가치와의 관계를 실증 분석하였다. 먼저, 기저현금 보유모델(Baseline cash holding model) 추정을 통하여 기업의 현금보유 결정요인과 기업별 적정 보유현금 규모를 분석하고, 그 결과를 토대로 각 연도별 초과현금을 측정하여 초과현금 보유기간과 매수후보유 수익률과의 관계를 살펴보았다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 기업의 기저현금보유모델 패널분석 결과, 시장·장부가치비율 (MTB) 및 영업현금흐름 변동성은 현금보유량과 양(+)의 관계를, 부채 비율 및 순운전자본 등은 음(-)의 관계를 나타내며, 국내 상장 기업의 현금보유수준이 상당 부분 비용편익모델(Trade-off model)로 설명되고 있음을 발견하였다. 둘째, 비교기업(Control firm)을 사용한 1년~3년간의 매수후보유(Buy and Hold Return) 수익률 차이 분석 결과, 초과현금을 한 번 이상 보유하나 2년 이상 연속적으로 보유하지 아니하는 일시적 초과현금 보유 기업군(TRANS)의 매수후보유 수익률은 초과현금을 전혀 보유하지 않는 기업군(NON) 보다 유의하게 낮음을 발견하였다. 하지만 초과현금을 연구기간 한 번이라도 3년 이상 지속적으로 보유한 기업군 (PERS)의 매수후보유 수익률은 NON기업군과 비교 시 유의한 차이점이 나타나지 않았다. 마지막으로 일시적으로 초과현금을 보유하는 TRANS 기업군의 경우 그 초과현금이 발생한 시점으로부터 매수후보유 기간이 길어질수록 NON기업군과의 수익률 격차가 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과에서는 일시적으로 초과현금을 보유하는 기업의 경우 지속적으로 초과 현금을 보유하는 기업과 비교 시 매수후보유 수익률, 즉 기업가치 측면에서 초과현금보유에 따른 부정적 효과가 오히려 더 크게 나타났다. 즉, 외환위기 및 세계 금융위기 등의 이벤트를 포함하는 본 연구 기간의 특수성을 감안할 시, 기업의 지속적 초과현금 보유에 대하여 시장에서는, 비록 대리인 비용이라는 부정적 측면도 있을 수 있으나, 불안정한 대내외 환경에서 안정적 경영을 위한 예비적 동기의 현금보유라는 긍정적 시그널로도 인식하는 것으로 보인다. 하지만, 초과현금을 일시적으로 보유하는 TRANS기업군이 NON기업군에 비하여 매수후보유 수익률이 낮으며, 또한 그 보유기간이 길어질수록 수익률의 격차가 증가하는 것으로 보아 이들 기업의 일시적 초과현금 보유가 정상적인 영업 활동의 성과라기보다는 해당 기업의 기존 현금 보유성향 또는 정책에 변화를 주는 영업상의 대내외적 부정적 요인에 기인하는 것으로 이해될 수도 있을 것이다. 이는 일시적 초과현금 보유기업군의 영업현금흐름이 다른 두 기업군, 즉 PERS 및 NON기업군 보다 낮게 나타나는 분석결과와도 일치한다.1. 서론 2. 문헌연구 3. 자료 및 방법론 3.1 자료의 수집 3.2 주요 변수의 산정 및 분석 방법 3.2.1 기저현금보유모델 추정 및 초과현금보유 특성 3.2.2 매수후보유 주주수익률 분석 4. 실증분석결과 4.1 산업별 현금보유 결정요인 기술통계량 분석 4.2 기저현금보유모델 추정 및 초과현금보유특성 분석 4.3 매수후보유 주주수익률 분석 5. 요약 및 결론 참고문헌 AbstractMaste

Mesh Free Method 를 이용한 Resin Trasfer Molding Process 해석

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :기계항공공학부,2004.Maste