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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.4
- 수록면
- 789 - 799 (11page)
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이 논문에서는 이러한 산업 단지 시스템에서의 비정상적인 동작이 일어날 때, 시간 계열의 데이터를 분석하기 위하여 Big 데이터를 이용한 접근을 기반으로 하는 머신 러닝을 보여줍니다. Long Short-Term Memory (LSTM) 네트워크는 향상된 RNN버전으로서 입증되었으며 많은 작업에 유용한 도움이 되었습니다. 이 LSTM 기반 모델은 시간적 패턴뿐만 아니라 더 높은 레벨의 시간적 특징을 학습 한 다음, 미래의 데이터를 예측하기 위해 예측 단계에 사용됩니다. 예측 오차는 예측 인자에 의해 예측 된 결과와 실제 예상되는 값의 차이입니다. 오차 분포 추정 모델은 가우스 분포를 사용하여 관찰 스코어의 이상을 계산합니다. 이러한 방식으로, 우리는 하나의 비정상적 데이터의 개념에서 집단적인 비정상적 데이터 개념으로 바뀌어 갑니다. 이 작업은 실패를 최소화하고 제조품질을 향상시키는 Smart Factory의 모니터링 및 관리를 지원할 수 있습니다.
목차
[요약]
[Abstract]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. System Overview
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusion
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - B. Chen / 2017 / Smart Factory of Industry 4.0: Key Technologies, Application Case, and Challenges / IEEE Access 6 : 6505 ~ 6519
[학술대회논문] - T. Skripcak / 2013 / Utilisation of on-line machine learning for SCADA system alarms forecasting / Proceedings of 2013 Science and Information Conference, SAI 2013 : 477 ~ 484
[단행본] - S. Mohanty / 2013 / Big Data' warehouse, 'BI'implementations and analytics / Apress
[학술대회논문] - I. Garitano / 2011 / A review of SCADA Anomaly Detection System / Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications, 6th International Conference SOCO 2011 87
[학술지(정기간행물)] - M. Shafiee / 2015 / An optimal age-based group maintenance policy for multi-unit degrading systems / Reliability Engineering & System Safety 134 : 230 ~ 238
[학술대회논문] - T. Skripcak / 2013 / Utilisation of on-line machine learning for SCADA system alarms forecasting / Proceedings of 2013 Science and Information Conference, SAI 2013 : 477 ~ 484
[단행본] - S. Mohanty / 2013 / Big Data' warehouse, 'BI'implementations and analytics / Apress
[학술대회논문] - I. Garitano / 2011 / A review of SCADA Anomaly Detection System / Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications, 6th International Conference SOCO 2011 87
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