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학술저널
저자정보
이선우 (인하대학교) 양호준 (인하대헉교) 이문형 (인하대학교) 최정무 (인하대학교 컴퓨터공학과) 윤세환 (인하대학교 컴퓨터공학과) 권장우 (인하대학교) 박지훈 (국립환경과학원 대기환경연구과) 정동희 (국립환경과학원) 신혜정 (국립환경과학원 기후대기연구부 대기환경연구과)
저널정보
중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제11권 제11호
발행연도
2021.11
수록면
57 - 65 (9page)
DOI
https://doi.org/10.22156/CS4SMB.2021.11.11.057

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본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 ‘조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)’을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.
#대기질 #딥러닝 #이상탐지 #대기오염측정망 #기계학습 #Air Quality #Deep Learning #Abnormal Detection #Air Pollution Monitoring Network #Machine Learning.

목차

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L. C. Chen / 2017 / Rethinking atrous convolution for semantic image segmentation / arXiv preprint arXiv:1706.05587 google schola L. C. Chen / 2017 / Deeplab : Semantic image segmentation with deep convolutional nets, atrous convolution, and fully connected crfs / IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 40(4):834~848 Crossref K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :770~778 google schola H. I. Fawaz / 2020 / Inceptiontime: Finding alexnet for time series classification / Data Mining and Knowledge Discovery 34(6):1936~1962 Crossref W. Tang / 2021 / Rethinking 1D-CNN for Time Series Classification: A stronger baseline / arXiv preprint arXiv:2002.10061 google schola

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