산업 기계 소리에서 이상 탐지를 위한 다운 샘플링 방법 비교 및 맥스 풀링 방법 제안

Q: 이 논문에서 정의한 이상 탐지란 무엇인가?

이상 탐지란 관측 데이터에서 정상 범주를 벗어난 패턴을 찾아내어 비정상적인 활동이나 상태를 식별하는 분석 기법이다. 이는 신용카드 사기, 사이버 침입, 시스템 고장 등 다양한 분야에서 활용되며, 정상 상태를 벗어난 예측 불가능한 패턴을 탐지해야 하는 어려움이 있다.

Q: 산업 기계 이상음 탐지에 가장 효과적인 다운 샘플링 방법과 비율은 무엇인가?

연구 결과, 모든 기계 모델에서 최적의 단일 다운 샘플링 방법과 비율은 없었으나, 통계적으로 맥스 풀링 방법과 125Hz의 다운 샘플링 비율을 사용했을 때 이상 탐지에 대한 머신러닝 예측 정확도가 가장 높게 나타났다. 따라서 이 조합을 추천한다.

정인호; 박지훈; 정찬호; 안홍렬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 정인호 (The University of Suwon) 박지훈 (The University of Suwon) 정찬호 (The University of Suwon) 안홍렬 (The University of Suwon)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.6

수록면: 1,859 - 1,861 (3page)

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최근 산업 기계에서 소리 데이터를 통해 이상을 탐지하려는 연구가 진행되고 있다. 소리 데이터로부터 머신러닝 모델을 학습하고 예측하기 위해서는 다운 샘플링을 통해서 차원 축소를 수행해야 한다. 본 논문에서는 MIMII 데이터셋에서 팬 기계 모델 4종류에 대해 15개의 다운 샘플링 방법과 맥스 풀링 방법을 머신러닝으 ... 전체 초록 보기

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