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초록·키워드
본 논문은 정답 레이블이 없는 실제 공장 시계열 데이터의 이상치를 탐지하고, 성능을 검증하는 방법론을 제안한다. 실제 산업 현장의 데이터는 센서별로 분포와 양이 불균등하여 이상치 탐지 시, 딥러닝 모델의 과적합 위험이 크다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 시계열 데이터의 시간적 특징을 학습하는 Long Short-Term Memory와 비지도 이상치 탐지 모델 ... 전체 초록 보기
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