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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.3
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 236 - 243 (8page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2024.51.3.236
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수처리 시스템이나 스마트 팩토리 등 다양한 분야에서 시스템을 모니터링하기 위해 센서를 사용하여 데이터를 수집하고 있으며, 센서의 측정 데이터로 구성된 다변량 시계열을 분석하여 시스템의 이상 상황을 탐지할 수 있다. 이상 상황을 효율적으로 탐지하기 위해서는 센서 간 형성되는 관계에 대한 정보가 필요하지만, 일반적으로 이러한 정보를 알기 어렵다는 문제가 있다. 선행 연구에서는 이를 해결하기 위해 센서 데이터 간 관계로부터 센서 간 관계 구조를 학습하고 그래프 구조로 나타낸다. 그러나 이 과정에서 그래프 구조에 센서 간 관계 유무만을 반영하며 센서 간 관계의 유형까지는 고려하지 않는다. 본 논문에서는 센서 간의 관계 유형을 반영하여 그래프 구조를 학습하고, 이를 기반으로 다변량 시계열을 분석해 시스템의 이상 상황을 탐지한다. 또한 실험을 통해 다변량 시계열 이상 탐지의 그래프 구조 학습에 있어 센서간 관계 유형을 고려하는 것이 이상 탐지 성능을 향상함을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식 및 관련 연구
3. 제안 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (0)
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