노이즈 추가와 디노이징 처리에 따른 회전 기계설비의 결함 분류 모델 성능 변화

Q: 이 논문에서 정의한 디노이징이란 무엇인가?

디노이징은 실제 산업 현장의 환경 소음을 실험실에서 취득한 정상 및 결함 음향 데이터에 합성하여 생성된 데이터에 Wiener 필터링을 적용함으로써 노이즈를 효과적으로 제거하는 과정이다. 이를 통해 실제 현장과 유사한 데이터의 결함 분류 모델 성능을 향상시키는 데 기여한다.

Q: 회전 기계설비 결함 분류 모델에서 노이즈와 디노이징 처리는 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 노이즈 데이터의 영향이 큰 0dB 이하의 SNR비로 합성할 경우 모델 성능이 크게 저하된다. 그러나 Wiener Filtering을 통한 디노이징 처리 후에는 노이즈가 효과적으로 제거되어 분류 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 특히 STFT Log-Spectrogram에서 성능 개선이 두드러졌다.

이세훈; 김성수; 조비건

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이세훈 (인하공업전문대학) 김성수 (KC미래기술) 조비건 (KC미래기술)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2023년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제31권 2호

발행연도: 2023.7

수록면: 1 - 2 (2page)

이용수

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본 연구는 환경 요인이 통제되어 있는 실험실 데이터에 산업 현장에서 발생하는 유사 잡음을 노이즈로 추가하였을 때, SNR비에 따른 노이즈별 STFT Log Spectrogram, Mel-Spectrogram, CWT Spectrogram 총 3가지의 이미지를 생성하고, 각 이미지를 입력으로 한 CNN 결합 분류 모델의 성능 결과를 확인하였다. 원본 데이터의 영향력이 큰 ... 전체 초록 보기

#디노이징(denoising) #위너필터(Wiener Filter) #CNN #이미지 변환(image conversion)

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