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실습: NASA CMAPSS 데이터 로드 & EDA
Day 1: 예지보전 개론 & 센서 데이터 이해
실습: NASA CMAPSS 데이터 로드 & EDA
예지보전 — 설비 고장 예측 시스템 > Day 1: 예지보전 개론 & 센서 데이터 이해
학습 목표
NASA C-MAPSS 터보팬 엔진 데이터셋을 로드할 수 있다 센서 데이터의 구조와 특성을 파악할 수 있다 RUL(잔여 수명) 라벨을 생성할 수 있다
NASA C-MAPSS 터보팬 엔진 데이터셋
NASA에서 공개한 예지보전 벤치마크 데이터. 100대 엔진의 센서 21개를 고장 시점까지 기록했다.
데이터 구조
열 구성 (총 26열):
├── unit_id: 엔진 번호 (1~100)
├── cycle: 운전 사이클 (시간 축)
├── setting_1~3: 운전 조건 (3개)
└── sensor_1~21: 센서 측정값 (21개)
Step 1: 데이터 다운로드 & 로드
아래 코드를 pdm_eda.py로 저장하고 실행하세요.
Step 2: 센서별 추이 시각화
코드를 실행하면 엔진 1대의 센서 추이 그래프가 나옵니다. 고장에 가까워질수록 값이 변하는 센서를 찾아보세요.
Step 3: RUL 라벨 생성
각 사이클의 잔여 수명(RUL)을 계산하여 라벨로 사용합니다.
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • NASA C-MAPSS 데이터는 공백으로 구분된 텍스트 파일이다
- • RUL = max_cycle - current_cycle 로 계산한다
- • RUL 클리핑(cap=125)은 먼 미래 예측의 불확실성을 줄인다
- • 센서-RUL 상관관계가 높은 센서가 예측에 유용하다
정답 보기
에디터 로딩 중...
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖CMAPSS EDA 분석 코드 생성AI 학습 팁
AI에게 NASA CMAPSS 데이터셋의 센서별 분포·RUL 레이블 분포·결측치 현황을 한 번에 시각화하는 EDA 스크립트를 만들어달라고 요청하세요.
NASA C-MAPSS 터보팬 엔진 데이터셋(FD001~FD004)을 pandas로 로드하고 EDA를 수행하는 Python 스크립트를 작성해줘. 21개 센서별 boxplot, 엔진 ID별 RUL 분포 히스토그램, 운전 조건(op_setting) 클러스터 시각화, 결측치 heatmap을 포함해줘.
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