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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 366 - 373 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.23.0001
이용수
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Condition-based diagnostic analysis of air compressors of railway vehicles is essential for passenger safety and maintenance cost reduction. When conventional long short-term memory (LSTM) autoencoders are used for detecting anomalies in time series data, the input data cannot be reconstructed appropriately when the sequence length is large. Recently, the attention mechanism was proposed to solve this problem encountered in LSTM autoencoders. In the current study, the anomaly detection performance of railway vehicle air compressors was improved using the attention mechanism. The data reconstruction performance of the LSTM autoencoder model was compared with that of the LSTM autoencoder model with the attention mechanism and the transformer model comprising only the attention mechanism by using the sensor data of an air compressor of the Airport Railroad Express train in Seoul, Korea. For artificially generated abnormal data, three anomaly scenarios were successfully detected using the transformer model, which exhibited the best data reconstruction performance among the three models. The results confirmed that transformer models with attention mechanisms can detect anomalies in the air compressors of railway vehicles in a timely manner.
목차
Abstract
I. 서론
II. 어텐션 메커니즘과 트랜스포머
III. 데이터 전처리
IV. 이상탐지를 위한 세 가지 오토인코더 모델
V. 데이터 재구성 성능 비교
VI. 트랜스포머 모델의 이상탐지 성능평가
VII. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
M.-J. Kim, H.-J. Cho, and C.-G. Kang, “LSTM-based anomaly detection for screw air compressors of railway vehicle," Transactions of the KSME A (In Korean), vol. 46, no. 2, pp. 195-202, 2022.
J.-H. Lee, M.-J. Kim, T.-H. Kim, J.-S. Lee, C.-C. Shin, Yang Li, H.-J. Cho, and C.-G. Kang, “LSTM and CNN based anomaly detection for an air compressor," Proc. of KSME Annual Conference (In Korean), pp. 871-872, 2021.
Y. Ma, P. Zhang, Y. Cao, and L. Guo, “Parallel auto-encoder for efficient outlier detection," Proc. of IEEE International Conference on Big Data, pp. 15-17, 2013.
O. Lyudchik, “Outlier detection using autoencoders," CERN, Report, 2016.
C. Zhou and R. C. Paffenroth, “Anomaly detection with robust deep autoencoders," Proc. of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 665-674, 2017.
J.-H. Lee, M.-J. Kim, T.-H. Kim, J.-S. Lee, C.-C. Shin, Yang Li, H.-J. Cho, and C.-G. Kang, “LSTM and CNN based anomaly detection for an air compressor," Proc. of KSME Annual Conference (In Korean), pp. 871-872, 2021.
Y. Ma, P. Zhang, Y. Cao, and L. Guo, “Parallel auto-encoder for efficient outlier detection," Proc. of IEEE International Conference on Big Data, pp. 15-17, 2013.
O. Lyudchik, “Outlier detection using autoencoders," CERN, Report, 2016.
C. Zhou and R. C. Paffenroth, “Anomaly detection with robust deep autoencoders," Proc. of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 665-674, 2017.
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