지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 643 - 649 (7page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2024.28.5.643
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
IoT 기술의 발전으로 제조 설비 및 센서로부터 대규모 데이터 수집이 가능해졌으며, 이를 활용하여 설비의 이상 여부를 판별하는 이상탐지 알고리즘 연구가 진행되고 있다. 설비의 이상은 설비 고장을 발생시켜 생산 중단의 손실을 초래할 수 있다. 실제 제조 환경에서 설비의 이상 데이터 수집이 어렵고, 수동 레이블링은 작업자의 주관적 판단이 개입되어 정확도와 일관성을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 레이블이 지정되지 않은 제조 시계열 데이터의 이상을 탐지하기 위해 이상 레이블을 생성하고, 오토인코더 모델을 이용한 준지도학습 기반의 이상탐지 방법을 제안하였다. Isolation Forest, One-Class Support Vector Machine, AutoEncoder 모델을 앙상블 하여 이상 레이블을 생성하고, 정상 데이터만 사용하여 오토인코더 모델을 학습한 뒤 정상과 이상 모두 존재하는 데이터로 성능을 평가하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 이상 레이블 생성 및 이상탐지 모델
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
A. Dogan and D. Birant, “Machine learning and data mining in manufacturing,” Expert Systems with Applications, vol. 166, Mar. 2021. DOI: 10.1016/j.eswa.2020.114060.
J. H. Lee and J. M. Sohn, “Escalator Anomaly Detection Using LSTM Autoencoder,” in Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference, Jeju: KR, pp. 7-10, 2021.
D. Y. Won, S. H. Kim, and K. Y. Lee, “A Performance Improvement Method for Autoencoder-based Anomaly Detection Using Meta Pseudo Label,” The Journal of Society for e-Business Studies, vol. 28, no.2, pp. 37-51, May 2023. DOI: 10.7838/jsebs.2023.28.2.037.
Y. G. Moon, M. S. Kwon, B. J. Lee, and J. H. Noh, “Improved Semi-Supervised Autoencoder for Anomaly Detection,” in Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, Jeju: KR, pp. 1806-1807, 2022.
G. Kim, D. Y. Yeo, Y. R. Choi, J. H. Lee, and J. H. Bae, “Pipe Leak Detection Analysis Study Using Support Vector Machine,” in Proceedings of KIIT Conference, Jeju: KR, pp. 504-505, 2021.
J. H. Lee and J. M. Sohn, “Escalator Anomaly Detection Using LSTM Autoencoder,” in Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference, Jeju: KR, pp. 7-10, 2021.
D. Y. Won, S. H. Kim, and K. Y. Lee, “A Performance Improvement Method for Autoencoder-based Anomaly Detection Using Meta Pseudo Label,” The Journal of Society for e-Business Studies, vol. 28, no.2, pp. 37-51, May 2023. DOI: 10.7838/jsebs.2023.28.2.037.
Y. G. Moon, M. S. Kwon, B. J. Lee, and J. H. Noh, “Improved Semi-Supervised Autoencoder for Anomaly Detection,” in Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, Jeju: KR, pp. 1806-1807, 2022.
G. Kim, D. Y. Yeo, Y. R. Choi, J. H. Lee, and J. H. Bae, “Pipe Leak Detection Analysis Study Using Support Vector Machine,” in Proceedings of KIIT Conference, Jeju: KR, pp. 504-505, 2021.
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0