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김태훈 (서울대학교) 고진욱 (서울대학교) 이진욱 (서울대학교) 윤병동 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2021년 학술대회
발행연도
2021.11
수록면
1,142 - 1,144 (3page)

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In recent years, deep-learning-based fault diagnosis methods for rotating machinery have come into the limelight due to their powerful advantages of exhibiting high accuracy with less intervention of human efforts. To develop reliable and stable deep-learning-based models, there exist two prerequisites that 1) sufficient datasets are secured and 2) the amount of data among several classes is well-balanced. However, compared with the normal state, it is a very struggling task to obtain fault data in real-industrial applications. Hence, the class imbalance problem can lead to worsening the fault diagnosis performance of deep-learning-based models. Stimulated by this motivatio ... 전체 초록 보기
#고장 진단(Fault Diagnosis) #클래스 불균형(Class Imbalance) #생성 모델(Generative Model) #딥러닝(Deep Learning)

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