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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2022 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.13 No.1
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 60 - 63 (4page)
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This paper proposes to analyze a robust anomaly detection method for load power data in industrial fields by integrating decomposition and convolution neural networks. The research initially examined the decomposition of the load power data to ensure it can work effectively with complex patterns and simple neural network architecture. We analyze all possible conditions to capture multiscale information effectively from load power data graft to attain an abnormal state. Since labeled data is limited under periodic data conditions, we investigated data of augmentation method for decomposed components periodically and frequency ranges by adding label values and weights in the loss function; then exploiting the anomaly data to ensure a high-predictive score to detect anomaly condition on load power.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. CONCEPT OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR ANOMALY DETECTION WITH TIME SERIES DATA
III. PROPOSED METHOD FOR ANALYZING ROBUST ANOMALY DETECTION USING CNN
IV. CONCLUSION
REFERENCES
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