산업용 매니퓰레이터를 사용한 시계열 기반 이상 탐지 모델 비교 분석

박상민; 전채욱; 박주환; 옥승호

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박상민 (동의대학교) 전채욱 (동의대학교) 박주환 (동의대학교) 옥승호 (동의대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회

발행연도: 2024.5

수록면: 505 - 508 (4page)

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최근 다양한 시계열 데이터가 수집되고 있으며 각 데이터의 특성을 반영한 이상 탐지 모델들이 개발되고 있다. 일반적으로 이러한 모델의 학습과 평가 시에는 공개 데이터를 사용한다. 하지만 이러한 공개 데이터의 경우 벤치마크 상에서 좋은 성능을 보일 수 있으나 실제 환경에서 성능이 일관되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 6축 산업용 매니퓰레이터에서 직접 수집한 가속도 시계열 데이터를 사용하여 비지도 딥러닝 모델의 실질적 성능을 평가하였다. Recall 성능 지표 비교를 통해 AER 모델이 Point Outliers에서 0.75, Trend Outliers에서 0.58이고 LSTM-AE, TadGAN 모델이 Shapelet Outliers에서 1.0으로 확인했다.

#anomaly detection #unsupervised learning #6-axis manipulator #time series data

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