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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 1 - 11 (11page)
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Recently, the importance of preventive maintenance has been emerging since failures in a complex system are automatically detected due to the development of artificial intelligence techniques and sensor technology. Therefore, prognostic and health management (PHM) is being actively studied, and prediction of the remaining useful life (RUL) of the system is being one of the most important tasks. A lot of researches has been conducted to predict the RUL. Deep learning models have been developed to improve prediction performance, but studies on identifying the importance of features are not carried out. It is very meaningful to extract and interpret features that affect failures while improving the predictive accuracy of RUL is important. In this paper, a total of six popular deep learning models were employed to predict the RUL, and identified important variables for each model through SHAP (Shapley Additive explanations) that one of the explainable artificial intelligence (XAI). Moreover, the fluctuations and trends of prediction performance according to the number of variables were identified. This paper can suggest the possibility of explainability of various deep learning models, and the application of XAI can be demonstrated. Also, through this proposed method, it is expected that the possibility of utilizing SHAP as a feature selection method.
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Adadi, A. / 2018 / Peeking inside the black-box : a survey on explainable artificial intelligence(XAI) / IEEE Access 6:52138~52160
Ahn, G. / 2019 / Explainable convolutional neural networks for multisensor data / Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers 45(2)
Babu, G.S / 2016 / Deep convoultional neural network based regression approach for estimation of remaining useful life / International Conference on Database Systems for Advanced Applications :214~228
최요환 / 2017 / 배터리 잔존 유효 수명 예측을 위한 전기화학 모델 기반 고장 예지 및 건전성 관리 기술 / 한국통신학회논문지 42(4):939~949
Hancer, E. / 2018 / Differential evolution for filter feature selection based on information theory and feature ranking / Knowledge-based systems 140:103~119
Ahn, G. / 2019 / Explainable convolutional neural networks for multisensor data / Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers 45(2)
Babu, G.S / 2016 / Deep convoultional neural network based regression approach for estimation of remaining useful life / International Conference on Database Systems for Advanced Applications :214~228
최요환 / 2017 / 배터리 잔존 유효 수명 예측을 위한 전기화학 모델 기반 고장 예지 및 건전성 관리 기술 / 한국통신학회논문지 42(4):939~949
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