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학술대회자료
저자정보
정성대 (현대케피코) 김형진 (현대케피코) 성봉진 (현대케피코)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2024년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2024.11
수록면
2,445 - 2,449 (5page)

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Countries around the world are setting ambitious goals to achieve carbon neutrality by 2050, with the widespread adoption of electric vehicles (EVs) recognized as a key strategy. Consequently, the expansion of EV charging infrastructure is accelerating. However, ensuring the stable operation and prompt maintenance of charging stations remains a critical challenge, as failures and malfunctions can undermine user experience and trust in EV technology. This paper presents a case study on developing an anomaly detection machine learning model using real-world operational data from charging stations and implementing an MLOps (Machine Learning Operations) pipeline to automate data collection, model training, deployment, and monitoring. The proposed MLOps pipeline enables rapid detection of anomalies in charging stations and supports continuous model improvements, thereby enhancing the operational efficiency and reliability of charging infrastructure. This study offers a data-driven approach to improving the management and reliability of EV charging networks, ultimately contributing to increased service stability and user satisfaction.
#MLOps #MLOps Pipeline #LOF(Local Outlier Factor) #Isolation Forest #Anomaly Detection(이상 탐지) #Electric Vehicle Charger(전기차 충전기) #EV Charging Infrastructure(전기차 충전 인프라)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
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