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초록·키워드
This study explores the predictability of fault code occurrences using vehicle driving data collected via On-Board Diagnostics II (OBDII). The analysis draws on both normal driving data and data from periods immediately preceding fault events. Traditional diagnostic systems are limited to post-fault responses. This study addresses that limitation by proposing a proactive approach. We applied the Cumulative Sum Control Chart (CUSUM) algorithm, a statistical method optimized to detect weak, gradually accumulating precursor signals of faults. During preprocessing, first-and second-order differencing were applied to improve time series stationarity and enhance sensitivity to subtle changes. CUSUM-based changepoint detection revealed significant anomalies in sensors such as RPM, particularly within data collected immediately before fault occurrences. These results confirm CUSUM’s effectiveness in capturing precursor signals prior to fault manifestation. This study demonstrates the feasibility of a lightweight diagnostic framework for proactive fault prediction, marking a shift from reactive post-fault responses to preventive maintenance.
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