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    클래스 편향된 전류 및 진동 데이터를 위한 강건한 특성인자 추출기법

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    https://www.riss.kr/link?id=A107995804

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    제조환경, 공공시설 등 다양한 환경에서 모터가 내재된 기계시설물의 사용 빈도가 올라가고 있다. 이에 따라 기계시설물의 이상감지의 중요성이 점점 중요해지고 있다. 그런데 제조현장 속 기계시설물 데이터에서는 주로 클래스 편향 문제가 발생하는데 이를 극복하는 것이 딥러닝 바탕으로 기계시설물의 이상감지를 수행하는데 큰 숙제로 남아있다. 이런 이유로 선행연구에서 기계시설물 이상감지로 전류와 진동 데이터로 접근하는 연구가 늘어나는 만큼, 본 논문에서도 클래스 편향을 극복하려는 다양한 방법 중 도메인 지식을 활용해 강건한 특성인자를 추출하는 것을 강조하고 실험을 통해 이를 증명한다.
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    제조환경, 공공시설 등 다양한 환경에서 모터가 내재된 기계시설물의 사용 빈도가 올라가고 있다. 이에 따라 기계시설물의 이상감지의 중요성이 점점 중요해지고 있다. 그런데 제조현장 속 ...

    제조환경, 공공시설 등 다양한 환경에서 모터가 내재된 기계시설물의 사용 빈도가 올라가고 있다. 이에 따라 기계시설물의 이상감지의 중요성이 점점 중요해지고 있다. 그런데 제조현장 속 기계시설물 데이터에서는 주로 클래스 편향 문제가 발생하는데 이를 극복하는 것이 딥러닝 바탕으로 기계시설물의 이상감지를 수행하는데 큰 숙제로 남아있다. 이런 이유로 선행연구에서 기계시설물 이상감지로 전류와 진동 데이터로 접근하는 연구가 늘어나는 만큼, 본 논문에서도 클래스 편향을 극복하려는 다양한 방법 중 도메인 지식을 활용해 강건한 특성인자를 추출하는 것을 강조하고 실험을 통해 이를 증명한다.

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