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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이강우 (대한민국 해군) 김윤영 (서강대학교) 정성원 (서강대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.9
발행연도
2023.9
수록면
805 - 812 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.9.805

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시계열 데이터를 통한 장비 이상 탐지는 더 큰 피해를 방지하고 생산성 향상에 기여할 수 있어 매우 중요한 과제이다. 이와 관련하여 시계열 데이터 이상 탐지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 다음과 같은 제약사항들이 있다. 첫째, 센서 간 상관관계를 분석하지 않기 때문에 불필요한 허위 알람이 발생한다. 둘째, 센서 간 상관관계를 분석하기 위해 완전 그래프로 모델링하고 GAT(Graph Attention Networks)를 적용하였으나, 불필요한 연산의 증가로 많은 분석시간이 소요된다. 본 논문에서는 위의 제약사항을 해결하기 위해 SC-GCNAD(Sensor-specific Correlation GCN Anomaly Detection)를 제안한다. SC-GCNAD는 시계열 데이터의 특징을 반영한 TLCC(Time Lagged Cross Correlation)를 적용하여 정확한 센서별 상관관계를 분석하고, 상관관계 표현력이 뛰어난 GCN(Graph Convolutional Networks)을 활용한다. 그 결과 기존 모델 대비 F1-Score는 최대 6.37% 향상하고, 분석시간은 최대 95.31% 단축한다.
#센서 #시계열 데이터 #이상 탐지 #상관관계 분석 #sensor #time series data #anomaly detection #correlation analysis #TLCC #GCN

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. SC-GCNAD의 이상 탐지 방법
4. 실험 및 성능평가
5. 결론
References

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