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전승현 (한국교통대학교) 박채린 (한국교통대학교) 이규원 (한국교통대학교) 김성종 (한국교통대학교) 구본근 (한국교통대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제4호(JKIIT, Vol.21, No.4)
발행연도
2023.4
수록면
21 - 30 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.4.21

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기기의 고장으로 인한 직·간접적 손실 감소를 목적으로 LSTM 오토인코더를 이용한 이상 감지에서 임계치는 성능에 영향을 주는 중요한 요소이다. 정상 데이터를 학습한 LSTM 오토인코더는 이상 데이터가 정상 데이터보다 복원 오차가 크다는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 이용하여 본 논문에서는 정상 데이터의 복원오차 최댓값과 이상 데이터의 복원 오차 최솟값 사이의 비율을 이용하여 임계치를 결정하는 방법을 제안한다. 제안한 임계치 결정 방법이 유효함을 보이기 위해 본 논문은 케글을 통해 공개된 펌프 데이터를 대상으로 이상을 감지하는 LSTM 오토인코더 모델을 구현하고, 임계치 결정 데이터를 이용하여 임계치를 결정하였다. 결정된 임계치를 이용하여 테스트 데이터를 대상으로 한 실험 결과는 정확도와 재현율이 기존 정밀도-재현율 그래프 방법보다 각각 5%와 25%가 향상되었다.
#anomaly detection #LSTM autoencoder #threshold #time series data #machine learning #reconstruction error

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 연구
Ⅲ. 임계치 결정 방법
Ⅳ. 구현 및 실험 결과 분석
Ⅴ. 결론
References

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