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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 57 - 65 (9page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.11.57
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제조 설비 기술의 발달로 산업현장에서 불량 데이터 확보가 점차 어려워 데이터 불균형을 야기한다. 머신비전 분야에서는 데이터 불균형 문제를 해결할 수 있는 Autoencoder, GAN 방식의 Unsupervised 이상 탐지 기술이 각광받고 있다. 하지만 Autoencoder, GAN 방식은 학습이 불안정하며, 일반적으로 단순 픽셀 차이를 계산하는 L1, L2 손실 함수를 사용하여 구조적 차이를 판단하기 어렵다. 따라서 동일 클래스에서 비정상 데이터를 탐지하는 Novelty Detection 이상 탐지 분야에 적합하지 않다. 본 연구에서는 복원력을 향상시킬 수 있는 U-Net 기반 복원 네트워크를 사용하고, 동일 클래스에서 Local Region의 구조적 차이를 확인할 수 있는 SSIM, MS-SSIM 손실 함수를 사용한 방법을 제시한다. 해당 방법은 실제 산업현장에서 발생하는 물체의 결함을 판단하는데 사용하는 제조 분야에 특화된 MVTec 데이터를 사용해서 실험을 진행하였고 Autoencoder, GAN 방식 네트워크에서 L1, SSIM, MS-SSIM 손실 함수를 사용하여 성능 비교 실험하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Ruff, Lukas / 2019 / Deep semi-supervised anomaly detection / arXiv preprint arXiv:1906.02694
Akcay, Samet / 2018 / Ganomaly: Semi-supervised anomaly detection via adversarial training / Asian conference on computer vision
Chen, Po-Yu / 2014 / Distributed real-time anomaly detection in networked industrial sensing systems / IEEE Transactions on Industrial Electronics 62(6):3832~3842
Anandakrishnan, Archana / 2017 / Anomaly detection in finance: editors’ introduction / KDD 2017 Workshop on Anomaly Detection in Finance
Fernando, Tharindu / 2020 / Deep Learning for Medical Anomaly Detection--A Survey / arXiv preprint arXiv:2012.02364
Akcay, Samet / 2018 / Ganomaly: Semi-supervised anomaly detection via adversarial training / Asian conference on computer vision
Chen, Po-Yu / 2014 / Distributed real-time anomaly detection in networked industrial sensing systems / IEEE Transactions on Industrial Electronics 62(6):3832~3842
Anandakrishnan, Archana / 2017 / Anomaly detection in finance: editors’ introduction / KDD 2017 Workshop on Anomaly Detection in Finance
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