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초록·키워드
본 연구에서는 산업용 기계 소리 데이터에서 이상 상태를 탐지하기 위한 새로운 비지도 학습 프레임워크를 제안한다. 제안된 모델은 학습 가능한 웨이브렛 기반 변환과 트랜스포머 인코더, 그리고 벡터 양자화 오토인코더(VQ-VAE)로 구성되며, 적은 데이터 환경에서도 높은 일반화 성능을 달성하도록 설계되었다. 완전 학습형 웨이브렛(DeSpaWN) 변환을 통해 입력 음향 신호를 다중 해상도의 시간-주파수 특징으 ... 전체 초록 보기
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인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093745431
