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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 217 - 223 (7page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2021.47.2.217
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2021
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When unexpected problems occur in manufacturing process, it is necessary to configure an anomaly detection system to monitor and control them. Abnormal data are critical because they cause a decrease in yield and poor quality. If abnormal data is not detected, the process continues and the loss becomes greater. Abnormal data have fewer numbers than normal data, resulting in class imbalance problems. Therefore, we solve the data imbalance problem by learning distribution of normal data only. Unlike conventional methods, adversarial autoencoder (AAE) is able to create distributions similar to the original data through competitive learning using discriminator. This paper proposes adversarial autoencoder with multiple discriminators, a method to learn the distribution of normal data more accurately by adding two discriminators to AAE. We use Long Short-Term Memory (LSTM) layer to fit the time series characteristics. Experiments confirm that the method proposed in this paper show great anomaly detection performance.
목차
1. 서론
2. 이상치 탐지 모델
3. 실험
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Abou-Nasr, M. and Feldkamp, L., Ford Classification Challenge. Available online : http://www.timeseriesclassification.com/dataset.php
An, J. and Cho, S. (2015), Variational Autoencoder based Anomaly Detection Using Reconstruction Probability, Special Lecture on IE, 2, 1-18.
Chalapathy, R., Menon, A. K., and Chawla, S. (2018), Anomaly Detection Using One-Class Neural Networks, arXiv preprint arXiv:1802. 06360.
Chandola, V., Banerjee, A., and Kumar, V. (2009), Anomaly Detection : A survey, ACM Computing Surveys(CSUR), 41(3), 1-58.
Goh, B. and Baek, J. (2019), Anomaly Detection with Variational Autoencoders to Prevent System Malfunctions, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 45(2), 138-145.
An, J. and Cho, S. (2015), Variational Autoencoder based Anomaly Detection Using Reconstruction Probability, Special Lecture on IE, 2, 1-18.
Chalapathy, R., Menon, A. K., and Chawla, S. (2018), Anomaly Detection Using One-Class Neural Networks, arXiv preprint arXiv:1802. 06360.
Chandola, V., Banerjee, A., and Kumar, V. (2009), Anomaly Detection : A survey, ACM Computing Surveys(CSUR), 41(3), 1-58.
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