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본 연구에서는 오토인코더의 재구성 오류의 임계값을 이용하여 가스 시설에서의 작업이 정상 작업인지 비정상 작업인지를 판단하는 알고리즘을 구축하였다. 이 알고리즘은 정상 작업의 시계열 데이터만으로 오토 인코더를 학습하여 최적화된 정상 작업의 재구성 오류의 임계값을 도출한다. 이 알고리즘을 새로운 작업의 시계열 데이터에 적용하여 재구성 오류를 구한 다음 이것을 정상 작업의 재구성 오류 임계값과 비교하여 정상작업인지 비정상 작업인지를 판별한다. 이 알고리즘을 학습하고 검증하기 위해서 가상의 가스 시설에서의 작업을 규정하고 정상 작업 데이터로만 이루어진 학습 데이터 세트와 정상 작업과 비정상 작업 데이터를 모두 포함한 검증 데이터 세트를 구축하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 가상 데이터 구축
Ⅲ. 딥러닝 모델의 선정
Ⅳ. 학습 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
Md. Rezaul Karim / 2018 / Deep Learning By Example / O’Reilly
J. An / 2015 / Variational autoencoder based anomaly detection using reconstruction probability
Y. LeCun / 2010 / MNIST handwritten digit database
B. Zong / 2018 / Deep autoencoding gaussian mixture model for unsupervised anomaly detection / International Conference on Learning Representations
V. Nair / 2010 / Rectified linear units improve restricted boltzmann machines / Proceedings of the 27th international conference on machine learning (ICML-10) :807~814
J. An / 2015 / Variational autoencoder based anomaly detection using reconstruction probability
Y. LeCun / 2010 / MNIST handwritten digit database
B. Zong / 2018 / Deep autoencoding gaussian mixture model for unsupervised anomaly detection / International Conference on Learning Representations
V. Nair / 2010 / Rectified linear units improve restricted boltzmann machines / Proceedings of the 27th international conference on machine learning (ICML-10) :807~814
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