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초록·키워드
최근 철도차량의 상태기반정비를 위한 딥러닝 기반의 이상탐지 기술에 관한 연구가 주목받고 있다. 딥러닝은 학습에 사용한 특징에 큰 영향을 받기 때문에 학습에 사용하는 특징을 적절하게 선택할 필요가 있다. 본 논문에서는 철도차량 공기압축기의 이상탐지 학습에 사용할 특징을 적절하게 선택함으로써, 공기압축기 이상탐지 모델의 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 학습에 사용할 특징을 다르게 선택한 모델들에 인위적으로 생성한 이상 데이터를 입력하여 정확도를 비교하고, 학습에 가장 적절한 특징 조합을 선택한다. 또한 데이터의 이상점 및 작동상태에 의한 판단오류를 방지하기 위해 이상비율을 사용하는 방법을 제안하고, 적절한 특징선택을 한 모델에 적용하여 공기압축기의 건강상태를 효과적으로 판단할 수 있음을 보인다.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-557-001550832
