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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
성상하 (동아대학교) 김상진 (동아대학교)
저널정보
한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제25권 제1호
발행연도
2025.2
수록면
33 - 44 (12page)
DOI
10.37272/JIECR.2025.2.25.1.33

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Aids to navigation (ATON) are essential facilities installed to support the safe navigation of vessels, providing critical navigational information. The electrical systems of ATON require a stable power supply, and any voltage anomalies must be promptly detected to ensure operational reliability. This study proposes an AI-based algorithm to address anomaly detection issues using voltage data collected from actual ATON systems between January 2018 and September 2021.
In this study, unlabeled data without explicit fault labels were used, and anomalies were labeled using Isolation Forest, IQR-based labeling, and extreme value-based labeling methods. Based on these labeled datasets, the performance of anomaly detection was evaluated using AutoEncoder and Gaussian Mixture Model (GMM). Experimental results demonstrated that the AutoEncoder achieved an average F1 Score of over 83% with IQR and Isolation Forest-based labeling, showing superior performance. In contrast, GMM showed limited anomaly detection performance and struggled to effectively capture the complex patterns in the data.
These findings highlight the potential for enhancing maritime safety and contributing to anomaly detection and fault prevention in various marine and industrial facilities.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법론
Ⅳ. 실험 설계
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌

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