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저자정보
전승현 (한국교통대학교) 박채린 (한국교통대학교) 이규원 (한국교통대학교) 김성종 (한국교통대학교) 구본근 (한국교통대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
341 - 345 (5page)

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산업 기기의 고장 여부를 미리 알 수 있다면 인력적으로나 경제적으로도 손실을 막을 수 있을 것이다. 실제 장비고장 예측을 위한 많은 기계학습 알고리즘이 연구되고 있지만, 기계의 이상 데이터가 많지 않아 모델을 학습시키기에 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 산업 기기의 고장을 탐지할 수 있는 모델을 제안하고 정상들 사이에 고장 값이 섞여 있는 비슷한 데이터를 가져와 직접 시험해 본다. 모델 학습의 준비작업으로 비지도 학습 방법론 중 하나인 LSTM Autoencoder를 사용해 펌프 센서 데이터의 이상을 탐지하는 모델을 생성했고, 최종 실험 결과는 분류문제에 대한 성능을 측정할 수 있는 AUC(Area Under the Curve)가 0.834, 테스트 정확도가 0.999587을 보였다.
#Anomaly Detection #LSTM Autoencoder #normal #anomaly

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실험 방법
Ⅲ 모델 학습 수행
Ⅳ. 구현 및 결과 분석
Ⅴ. Conclusions
참고문헌

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