윤지

0. Abstract 오토인코더 고차원 data representation의 unsupervised learning에 매우 강력함 오토인코더 기반 앙상블 다양한 오토인코더 유형/학습 방식에 대한 포괄적인 비교 제공 1. Introduction supervised 이상탐지 이상 탐지를 위한 모델 기반 접근법 SVM과 multi layer과 같은 감독 학습 알고리즘 output 1) 이상 탐지는 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 기반으로 수행 2) 관찰이 이상인지 아닌지를 직접 나타내는 레이블을 사용하는 것 이진 or 다중 클래스 분류 문제로 변환 한계 고품질 훈련 데이터를 얻는 것이 시간이 많 관찰이 비정상인지 아닌지에 대한 레이블(또는 근거 사실)을 얻는 것이 비용이 많이 들고 때로는 실현 불가능 uns..

Abstract 연구 목표 생산 라인의 초기 단계에서 이상 탐지 정확도를 향상시켜, 잠재적인 생산 실패로 인한 비용과 시간의 낭비를 줄임 LSTM기반 오토인코더 (unsupervised 실시간 이상탐지) Introduction 도전적인 문제 공장 가공 라인의 제조 장비에 설치된 센서에서 수집된 다변량 시계열 데이터셋을 사용하여 이상 탐지 문제를 연구 이상 데이터 레코드가 제한적이고, 이상 패턴이 매우 불규칙하며, 탐지가 시간적으로 정확해야 하는 점 때문에 이상 탐지 문제가 어려움 전통적 한계 극복방안 자기회귀 통합 이동 평균과 같은 시계열 분석 모델 기반 동적 시간 왜곡 KNN과 같은 분류 알고리즘 대부분의 분류기는 정확도를 극대화하려는 의도로 불균형 데이터셋에서 성능 떨어짐 제안 모델) LSTM-aut..