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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 69 - 75 (7page)
- DOI
- 10.5370/KIEEP.2020.69.2.69
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With the advent of the era of the 4th industrial revolution, AI technique has been applied in various fields. KEPCO developed an anomaly detection system using AI technology to detect abnormal situation in the underground cable tunnel. This anomaly-detection system consists of a robot-based data acquisition, communication and analysis module which works with stacked autoencoder neural network model. This system utilizes the data from audio sensors and determines the condition of equipment in the underground cable tunnel which is normal or abnormal. Moreover, by adding the attention-module in autoencoder neural network model we increased the recognition accuracy by 4%. The performance of this system is over 90%. Also, we investigated the performance of adversarial autoencoder (AAE) and attention based AAE model, which showed worse failure detection rate than attention added autoencoder model.
목차
Abstract
1. 서론
2. Autoencoders
3. AE를 이용한 지하전력구 이상탐지시스템
4. 모델링 및 성능 검증
5. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Lee, S. H., and Yun, B. D, “Industry 4.0 and Direction of Failure Prediction and Health Management Technology( PHM).” Journal of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering 25(1):22-28, 2015.
Raghavendra Chalapathy, Sanjay Chawla “Deep Learning for Anomaly Detection : A Survey” arxive.org/pdf/1901. 03407.pdf
Vincent, P., Larochelle, H., Lajoie, I., Bengio, Y., and Manzagol, P. A, “Stacked Denoising Autoencoder Learning Useful Representations in a Deep Network with a Local Denoising Criterion,” The Journal of Machine Learning Research 11(3):3371-3408, 2010.
Dong-Jin Choi “Real-Time Self Complement System of Fault Diagnosis for Induction Motor Using Machine Learning and IoT Technique. The Transaction of the Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 68, no. 5, pp. 662-669, May 2019.
Pierre Baldi, “Autoencoders, Unsupervised Learning, and Deep Architectures,” JMLR: Workshop and Conference Proceedings 27:37-50, 2012.
Raghavendra Chalapathy, Sanjay Chawla “Deep Learning for Anomaly Detection : A Survey” arxive.org/pdf/1901. 03407.pdf
Vincent, P., Larochelle, H., Lajoie, I., Bengio, Y., and Manzagol, P. A, “Stacked Denoising Autoencoder Learning Useful Representations in a Deep Network with a Local Denoising Criterion,” The Journal of Machine Learning Research 11(3):3371-3408, 2010.
Dong-Jin Choi “Real-Time Self Complement System of Fault Diagnosis for Induction Motor Using Machine Learning and IoT Technique. The Transaction of the Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 68, no. 5, pp. 662-669, May 2019.
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