# 오토 인코더를 활용한 항공기 엔진의 오류 탐지 - Anomaly detection 관련 Honeywell 특허 분석

오토인코더(Autoencoder)는 데이터에 인코딩된 표현을 학습한 다음, 학습된 인코딩 표현을 이용하여 입력 데이터에 가능한 가까운 데이터를 생성하는 것을 목표로 하는 비지도학습 방식으로 훈련된 인공 신경망이다.

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HOME / NEWS & INSIGHTS NEWS & INSIGHTS 오토 인코더를 활용한 항공기 엔진의 오류 탐지 - Anomaly detection 관련 Honeywell 특허 분석 오토인코더(Autoencoder)는 데이터에 인코딩된 표현을 학습한 다음, 학습된 인코딩 표현을 이용하여 입력 데이터에 가능한 가까운 데이터를 생성하는 것을 목표로 하는 비지도학습 방식으로 훈련된 인공 신경망이다. 인공지능 2023.07.07 게시 IPLEX 4분 읽기 오토인코더(Autoencoder)는 데이터에 인코딩된 표현을 학습한 다음, 학습된 인코딩 표현을 이용하여 입력 데이터에 가능한 가까운 데이터를 생성하는 것을 목표로 하는 비지도학습 방식으로 훈련된 인공 신경망이다. 오토 인코더는 모델이 훈련 중에 관찰한 데이터가 입력된 경우에만 입력된 데이터와 가까운 데이터를 출력할 수 있게 되고, 훈련 중에 관찰하지 못한 데이터가 입력된 경우 입력된 데이터와 먼 데이터를 출력하게 된다. 오토 인코더는 이상 탐지(anomaly detection)에 많이 활용되는데 본 포스팅에서는 "오토 인코더를 이용하여 엔진의 오류를 감지하는 방법"과 관련된 honeywell 사의 특허를 하나 소개하고자 한다. 이미지를 클릭하면 특허 내용을 확인할 수 있다. 청구항 1 1. A fault detection system for detecting faults in a turbine engine, the fault detection system comprising: an encoding neural network, the encoding neural network receiving sensor data from the turbine engine, the encoding neural network creating plurality of scores from the sensor data, the plurality of scores comprising a reduced feature space representation of the sensor data; wherein the encoding network is trained with an objective function using historical sensor data, where the objective function includes a sum of variance components and a sum of covariance components, and wherein the encoding neural network is trained with the objective function by maximizing the sum of variance components and minimizing the sum of covariance components; and a decoding neural network, the decoding neural network receiving the plurality of scores and creating a reconstructed estimate of the sensor data. 종래 전통적인 엔진 오류 감지 시스템은 시스템의 변수 간의 선형 관계를 기반으로 오류 감지를 수행했기 때문에 비선형성이 있는 시스템에서 오류를 감지하는데 효과적이지 않았다. 그리고, 항공기의 터빈 엔진의 센서 데이터는 비선형적인 관계를 가지고 있기 때문에 전통적인 엔진 오류 감지 시스템으로 항공기의 터빈 엔진의 오류를 감지하기는 어려웠다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하는 것을 목표로 한다. 청구항 1의 내용에 따르면, 인코딩 뉴럴 네트워크에 항공기 터빈 엔진의 센서 데이터가 입력되면, 센서 데이터의 감소된 특징 공간 표현을 포함하는 복수의 스코어가 출력된다. 그리고, 디코딩 뉴럴 네트워크는 복수의 스코어를 입력받아 센서 데이터의 재구성된 추정치를 생성하게 된다. 결과적으로 청구항 1에 기재되어 있는 네트워크 구조는 오토 인코더이다. 그리고, 청구항 1에는 인코딩 뉴럴 네트워크를 트레이닝하는 방법이 좀 더 구체적으로 기재되어 있다. 청구항 1에 따르면, 인코딩 뉴럴 네트워크는 히스토리 데이터(트레이닝 데이터)를 목적 함수로 트레이닝하는데, 여기서 목적 함수는 분산 성분의 합을 최대화시키고, 공분산 성분의 합을 최소화시키는 방향으로 트레이닝된다고 기재되어 있다. 한편, 본 발명의 내용에 따르면, 인코딩 뉴럴 네트워크에 입력되었던 데이터와 디코딩 뉴럴 네트워크에서 출력된 데이터를 비교하여 차이가 있으면 오류가 있다고 판별하게 된다. 이는, 오토 인코더를 이용하여 비정상(오류)을 감지하는 일반적인 내용이다. 본 포스팅에서 살펴본 특허는, 터빈 엔진의 오류(fault)를 감지하는 것에 활용되는 기술이라고 특허 청구항에 도메인을 한정하고 있다. 만약, 이러한 도메인 한정이 없이 인코딩 뉴럴 네트워크가 데이터를 수신하여 축소된 공간 표현을 포함하는 복수의 스코어를 출력하고 디코딩 뉴럴 네트워크가 복수의 스코어를 입력받아 입력된 데이터와 관련된 추정된 데이터를 출력한다고 청구항이 작성되었으면, 좀 더 넓은 권리범위를 가질 수 있지 않았을까 하는 아쉬움이 남는 특허이다. 인공지능 기술과 관련된 특허 출원 시에는 최대한 넓은 권리범위를 가질 수 있도록 특허 청구항을 작성하는 것이 상당히 중요하다. 이 글은 표시된 게시일을 기준으로 작성된 자료입니다. 개별 사안에 대한 검토는 상담을 통해 안내합니다. 관련 업무 상담 ↗ 전체 글 보기 TALK TO IPLEX 우리 기업에 맞는 IP 전략이 필요하다면 기술과 사업의 상황에 맞춰 필요한 업무를 함께 살펴봅니다. ↗ 상담 문의 최근 글 뉴콘텐츠기업지원센터 입주기업/멤버십기업 대상 IP 교육 진행 [아이피렉스 특허법률사무소 김용덕 변리사] ↗ 이전 글 스마트 공장, 로봇의 고장예지 및 건전성 관리 관련 특허 분석 - ABB 사의 특허 분석 ↗ 함께 읽을 인사이트 인공지능 2026.10.01 AI가 잊는 방식까지 세밀하게, FiX 김용덕 변리사가 FiX의 특징별 망각 게이트, 수치 안정성과 캐시 설계, 실험 결과 및 적용 한계를 분석합니다. ↗ 본문 읽기 인공지능 2026.09.30 층의 정보를 다르게 읽는 MHAR 김용덕 변리사가 MHAR의 깊이 정보 선택 구조, 논문 실험 결과와 구현 비용을 살펴보고 기술적 구성과 효과를 분석합니다. ↗ 본문 읽기 인공지능 2026.09.28 [기고 소식] 클로드 Computer Use 특허 분석, AI는 어떻게 컴퓨터 사용법을 배울까? 김용덕 대표변리사의 클로드 Computer Use·AI 에이전트 특허 분석 칼럼이 인공지능신문(AI Times)에 게재되었습니다. ↗ 본문 읽기

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