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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
문지원 (고려대학교) 백준걸 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2022년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2022.11
수록면
1,182 - 1,191 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

MADFlow : Normalizing Flow를 활용한 다변량 시계열 이상 탐지
문지원 ,  송승환 ,  백준걸 대한산업공학회지 2023.06 학술저널

2022

MADFlow : Normalizing Flow를 활용한 다변량 시계열 이상 탐지
문지원 ,  백준걸 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 제조 공정은 스마트 팩토리(smart factory)의 도입이 확산됨에 따라 생산 설비의 여러 센서들로부터 고차원 데이터들이 실시간으로 수집되고 있다. 그러나 기존의 이상 탐지 모델들은 시간적 요인을 반영하지 않는 경우가 많고, 반영하더라도 시간 정보를 반영하는 모델을 별도로 훈련시키는 경우에는 국소 최적 (local optima)에 빠지는 문제가 발생한다. 따라서 고차원 변수 간의 상관 관계(correlation)와 시간 상의 의존 관계(temporal dependency)를 모두 반영하여 실시간으로 공정 상의 이상을 탐지하는 것은 매우 어렵다. 본 연구는 비교적 단순한 구조의 모델을 사용해 실시간으로 변수 간의 상관 관계와 시간 상의 의존 관계를 모두 반영할 수 있는 Multivariate Time Series Anomaly Detection via Normalizing Flow (MADFlow)를 제안한다. MADFlow는 시간 상의 의존 관계를 반영하기 위한 Temporal Encoder와 고차원 데이터의 분포를 학습하기 위한 Flow Module로 구성되며 end-to-end 방식으로 학습된다. 제조 공정에서 발생하는 데이터와 유사한 특성을 가진 다변량 시계열 데이터에 대한 실험 결과, 기존 모델 대비 유의미하게 우수한 이상 탐지 성능을 보임을 실험적으로 입증했다. 따라서 MADFlow가 실제 제조공정에서 효율적으로 이상을 탐지할 수 있을 것으로 기대한다.
#Anomaly Detection #Normalizing Flow #Masked Autoregressive Flow #Real-Valued Non-Volume Preserving #Long Short Term Memory

목차

1. 서론
2. 배경 지식 및 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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