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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 616 - 619 (4page)
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In this paper, we propose an explainable artificial intelligence that can be used for status diagnosis using one-dimensional time series signals. The proposed explainable artificial intelligence consists of an explainable model and an explainable interface. The explainable model is designed for an end-to-end deep learning model based on a one-dimensional convolutional neural network. In addition, we propose a Short-Time Power Pooling layer to learn time-frequency characteristics of input data, and utilize it in the model. For an explainable interface, we propose a Spectrogram Activation Map using the time-frequency characteristic of the feature maps of the learned model. The Spectrogram Activation Map is a visualization of the decision criteria of the learned model in the time-frequency domain. Through the proposed explainable artificial intelligence, a user can determine the decision criteria of the learned status diagnosis model based on a specific time and frequency.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 설명 가능한 인공 지능
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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