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다중 오토인코더를 이용한 소리 기반 이상 탐지 알고리즘
문용근(Yong-Geun Moon),권민성(Min-Seong Kwon),노정훈(Jung-Hoon Noh),이병주(Byungju Lee) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
최근 스마트 제조혁신을 위해 스마트공장에서 인공지능(AI, Artificial Intelligence)을 활용하는 산업용 AI(Industrial AI) 기술이 큰 관심을 얻고 있다. 산업용 AI 는 설비 및 제품의 고장 진단 및 예측에 활용될 수 있다. 일반적으로, 산업시설의 고장 진단 및 예측 분야는 다른 분야와 달리 비정상 데이터 수가 정상 데이터 수에 비해 현저히 적다는 특징이 있다. 따라서, 정상데이터만 활용하여 학습을 수행하는 비지도학습을 적용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 비지도학습 기반의 오토인코더를 이용한 소리 데이터 이상 탐지에 대해 연구한다. 특히, 잡음 제거 오토인코더와 이상 판별 오토인코더의 다중 오토인코더 기법을 활용하여 기존의 이상 판별 오토인코더만 활용하는 단일 오토인코더 대비 이상 탐지 정확도가 상당히 향상됨을 보였다.