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저자정보
신재광 (세명대학교) 안동주 (세명대학교) 이수안 (세명대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,127 - 1,130 (4page)

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In this paper, we study an outlier detection model using the MIMII dataset to prevent machine failures and accidents caused by failures in factories. The model was combined with CNN and LSTM, and the preprocessing of data was performed by image encoding. We compare methods to increase the accuracy of the model through image encoding such as STFT, DWT, and Hilbert transform, and as a result, STFT was the best, followed by Hilbert transform. Through the results of this study, we detected and classified outliers through the sound of machine operation, showing that failure prediction is possible in the actual factory.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이미지 인코딩 기반 이상치 분류
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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