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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.39 No.3
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 209 - 215 (7page)
- DOI
- 10.7736/JKSPE.021.117
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Due to recent development of sensor technology and IoT, research is being actively conducted on PHM (Prognostics and Health Management), a methodology that collects equipment or system status information and determines maintenance using diagnosis and prediction techniques. Among various research studies, research on anomaly detection technology that detects abnormalities in assets through data is becoming more important due to the nature of industrial sites where it is difficult to obtain failure data. Conventional machine learning-based and statistical-based models such as PCA, KNN, MD, and iForest involve human intervention in the data preprocessing process. Thus, they are not suitable for time series data. Recently, deep learning-based anomaly detection models with better performances than conventional machine learning models are being developed. In particular, several models with improved performance by fusing time series data with LSTM, AE (Autoencoder), VAE (Variational Auto Encoder), and GAN (Generative Adversarial Network) are attracting attention as anomaly detection models for time series data. In the present study, we present a method that uses Likelihood to improve the evaluation method of existing models.
목차
1. 서론
2. 데이터
3. 딥러닝 기반 이상 탐지 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Shin, J., Jun, H., & Kim, D., (2014). A study on several aspects of condition based maintenance (CBM) approach and introduction of relevant case studies. Entrue Journal of Information Technology, 13(3), 123-138.
Baur, M., Albertelli, P., & Monno, M., (2020). A review of prognostics and health management of machine tools. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 107(5), 2843-2863. https://doi.org/10.1007/s00170-020-05202-3
Lee, J., Jin, C., Liu, Z., & Davari Ardakani, H., (2017). Introduction to data-driven methodologies for prognostics and health management. Probabilistic Prognostics and Health Management of Energy Systems, 9-32. https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3_2
Chalapathy, R., & Chawla, S., (in press). Deep learning for anomaly detection: A survey. Cornell University, 1901.03407.
Kim, S. G., Ahn, C, H., Jo, Y. S., & Park, J. H., (2017). Linkage with ICT for maintainability of main air compressor. In the Spring Conference on the Korean Society for Railway, 1175-1179.
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