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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 69 - 76 (8page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.7.69
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본 논문에서는 시계열 데이터를 활용한 이상 탐지에서 지속해서 문제가 되어오는 이상점 집중 현상에 강인하며 높은 정확도를 보여주는 이상 탐지 네트워크를 제안한다. 이를 위하여 이상점 집중 현상에 강인한 대입 기반의 기술을 활용하였으며, 높은 정확도를 위하여 Attention Mechanism인 Squeeze-and-Excitation Block을 네트워크 구조에 적용함으로써 새로운 구조의 SE-ImDiffusion 네트워크를 개발하였다. 시계열 데이터를 활용한 이상 탐지의 성능 비교에 범용적으로 활용되고 있는 Server Machine Dataset과 Mars Science Laboratory Dataset을 활용한 실험을 진행하였으며, Precision, Recall, F1 Score 모든 지표에서 가장 우수한 성능을 확인하였다. 결론적으로 대입 기반 기술과 Attention Mechanism을 활용하였을 때 다른 시계열 데이터를 활용한 이상 탐지 네트워크보다 우수한 성능을 보여준다는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
Jae-Young Jang, Jae-Kyung Cho, & Seong-Woo Kim (2021-06-30). A Pilot study of Anomaly Detection Model in Film Stretching Process Using Multivariate Timeseries Data.
Ji-Ho Kim, Ji-Hoon Shin, & Tae-Hwan Kim (2022). Low-latency Bearing Fault Diagnosis based on Convolutional LSTM Model. Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers, 59(1), 124-130, 10.5573/ieie.2022.59.1.124
Byungbog Kang, & Junghyun Yun (2023). A Study on the Prediction Model of Photovoltaic Power Generation using Deep Learning Algorithm. Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers, 60(2), 119-125, 10.5573/ieie.2023.60.2.119
Geonkyo Hong, Jeonghoon Choi, & Dongjun Suh (2020-02-05). A Study on the Design of Time Series Data-based Deep Learning Model for Detecting Machine Abnormalities. Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences.
Hang Zhao, Yujing Wang, Juanyong Duan, Congrui Huang, Defu Cao, Yunhai Tong, Bixiong Xu, Jing Bai, Jie Tong, and Qi Zhang. Multivariate time-series anomaly detection via graph attention network. In 2020 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pages 841–850. IEEE, 2020.
Ji-Ho Kim, Ji-Hoon Shin, & Tae-Hwan Kim (2022). Low-latency Bearing Fault Diagnosis based on Convolutional LSTM Model. Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers, 59(1), 124-130, 10.5573/ieie.2022.59.1.124
Byungbog Kang, & Junghyun Yun (2023). A Study on the Prediction Model of Photovoltaic Power Generation using Deep Learning Algorithm. Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers, 60(2), 119-125, 10.5573/ieie.2023.60.2.119
Geonkyo Hong, Jeonghoon Choi, & Dongjun Suh (2020-02-05). A Study on the Design of Time Series Data-based Deep Learning Model for Detecting Machine Abnormalities. Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences.
Hang Zhao, Yujing Wang, Juanyong Duan, Congrui Huang, Defu Cao, Yunhai Tong, Bixiong Xu, Jing Bai, Jie Tong, and Qi Zhang. Multivariate time-series anomaly detection via graph attention network. In 2020 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pages 841–850. IEEE, 2020.
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