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설비 고장 진단을 위한 신호 데이터의 대조 학습 기반 과대표집 알고리즘
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논문 기본 정보

Type
Proceeding
Author
신승호 (인천대학교) 유재홍 (인천대학교)
Journal
Korean Institute Of Industrial Engineers 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2023년 대한산업공학회 추계학술대회
Published
2023.11
Pages
2,061 - 2,090 (30page)

Usage

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Topic
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Background
🔬
Method
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Result
설비 고장 진단을 위한 신호 데이터의 대조 학습 기반 과대표집 알고리즘
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Abstract· Keywords

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설비의 효과적인 유지보수 정책을 수립하기 위해서 설비 상태를 정확히 진단하는 기술이 필수적이며, 이를 위해 설비의 작동 과정에서 수집되는 신호 데이터를 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 설비의 정확한 진단을 위해서는 정상 및 다양한 고장 유형에 대한 설비 상태 클래스에 포함된 신호 데이터 개수의 균형이 유지되어야 한다. 하지만, 일반적으로는 설비의 고장이 정상 작동에 비해 드물게 발생하기 때문에 설비 상태 클래스 간 분포가 불균형하며, 이에 따라 설비 고장진단 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 대조 학습 기반의 과대표집 알고리즘을 제안함으로써 설비 고장 클래스 불균형 문제를 해결하여 설비의 고장 진단 성능을 향상시키고자 한다. 대표적인 벤치마크 신호 데이터와 베어링 시뮬레이터에서 수집한 실제 신호 데이터에 대해 제안하는 과대표집 알고리즘을 적용한 결과, 제안 기법이 신호 데이터의 클래스 불균형 문제를 효과적으로 해결함을 입증할 수 있었다.
#신호 고장 진단 #대조학습 기반 과대표집 #클래스 불균형 #SMOTE 알고리즘

Contents

초록
1. 서론
2. 제안 방법론: 대조 학습 기반 SMOTE 알고리즘
4. 실험 연구
5. 결론
참고문헌

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