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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 66 - 72 (7page)
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비행체 같은 복합 임베디드 시스템은 고장이 발생하면 심각한 위험을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 복합 임베디드 시스템에서 출력되는 시계열 데이터 셋과 LSTM, 1차원 CNN과 같은 딥러닝 알고리즘을 활용하여 이상 탐지 모델을 생성하고 추론 결과를 비교했다. 그 결과 1차원 CNN 모델이 좋은 성능을 보였다. 이전 연구(합성곱 신경망을 활용한 항공 시스템의 이상 탐지 모델 연구)에서 생성한 2차원 CNN 모델의 추론 성능을 비교한 결과 정확도와 재현율은 2차원 CNN 모델이 높았지만, 추론 속도는 1차원 CNN 모델이 빨랐다. 실시간 이상 탐지가 필요한 복합 임베디드 시스템의 이상 탐지 모델에는 1차원 CNN 모델이 적합한 것으로 판단된다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 이상 데이터 분석 및 전처리
3. LSTM을 활용한 이상 탐지
4. 1차원 CNN을 활용한 이상 탐지
5. 이상 탐지 방법 결과 분석 및 비교
5. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
How Airbus Detects Anomalies in ISS Telemetry Data Using TFX, https://blog.tensorflow.org/2020/04/how-airbus-detects-anomalies-iss-telemetry-data-tfx.html, April 2020.
L. Moddemann, H. Steude, O. Niggemann, P. Grashorn, “Automated Anomaly Detection and Diagnosis of the Environmental Control System of the ISS,” the Helmut Schmidt University, dtec.bw - band 1, pp.123-128, 2022.
R. Chalapathy, S. Chawla, “Deep Learning For Anomaly Detection: A Survey,” arXiv preprint arXiv:1901.03407, Jan 2019.
J. Seo, J. Park, J. Yoo, H. Park, “Anomaly Detection System in Mechanical Facility Equipment: Using Long Short-Term Memory Variational Autoencoder,” J Korean Soc Qual Manag, vol. 49, no. 4, pp. 581-594, Dec 2021.
K. Choi, J. YI, C. Park, S. Yoon, “Deep Learning for Anomaly Detection in Time-Series Data: Review, Analysis, and Guidelines,” IEEE Access, vol. 9, pp. 120043-120065, 2021.
L. Moddemann, H. Steude, O. Niggemann, P. Grashorn, “Automated Anomaly Detection and Diagnosis of the Environmental Control System of the ISS,” the Helmut Schmidt University, dtec.bw - band 1, pp.123-128, 2022.
R. Chalapathy, S. Chawla, “Deep Learning For Anomaly Detection: A Survey,” arXiv preprint arXiv:1901.03407, Jan 2019.
J. Seo, J. Park, J. Yoo, H. Park, “Anomaly Detection System in Mechanical Facility Equipment: Using Long Short-Term Memory Variational Autoencoder,” J Korean Soc Qual Manag, vol. 49, no. 4, pp. 581-594, Dec 2021.
K. Choi, J. YI, C. Park, S. Yoon, “Deep Learning for Anomaly Detection in Time-Series Data: Review, Analysis, and Guidelines,” IEEE Access, vol. 9, pp. 120043-120065, 2021.
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