전이학습을 통한 기계 소리 이상 탐지

전이학습은 타겟 기계의 학습 소리 데이터가 부족할 때, 기존에 확보한 이종 기계 소리 데이터를 오토인코더의 사전학습에 사용하고, 타겟 기계 데이터로 오토인코더의 인코더를 전이학습하여 이상 탐지 모델의 예측 정확도를 향상하는 학습 방법이다.

연구 결과, 모든 버전의 전이학습 실험에서 베이스라인 모델보다 평균 ROC-AUC 정확도가 유의미하게 향상되었다. 이는 타겟 기계 데이터가 부족한 상황에서도 이종 기계 데이터를 활용한 전이학습이 이상 탐지 모델의 성능을 효과적으로 개선할 수 있음을 시사한다.

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저자정보: 배정수 (한국외국어대학교) 방승일 (경기대학교) 함예린 (수원대학교) 정재하 (수원대학교) 최혜정 (수원대학교) 안홍렬 (수원대학교)

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

이용수

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MIMII dataset 은 산업용 기계 조사의 이상 탐지를 위한 소리 데이터셋이다. 본 연구에서는 MIMII dataset 을 활용하여 소리 데이터로 특정 기계의 이상 탐지하는 모델을 개발하는 방법으로, 다른 종류의 기계 모델의 소리 데이터로 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089232864

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