푸리에 변환 및 이미지 증강을 통한 분류 성능 최적화에 관한 연구 = A Study on Optimization of Classification Performance through Fourier Transform and Image Augmentation

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Purpose: This study proposes a classification model for implementing condition-based maintenance (CBM)
by monitoring the real-time status of a machine using acceleration sensor data collected from a vehicle.
Methods: The classification model's performance was improved by applying Fourier transform to convert
the acceleration sensor data from the time domain to the frequency domain. Additionally, the Generative
Adversarial Network (GAN) algorithm was used to augment images and further enhance the classification
model's performance.
Results: Experimental results demonstrate that the GAN algorithm can effectively serve as an image augmentation
technique to enhance the performance of the classification model. Consequently, the proposed approach
yielded a significant improvement in the classification model's accuracy.
Conclusion: While this study focused on the effectiveness of the GAN algorithm as an image augmentation
method, further research is necessary to compare its performance with other image augmentation techniques.
Additionally, it is essential to consider the potential for performance degradation due to class imbalance and
conduct follow-up studies to address this issue.

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