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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 1,060 - 1,066 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.23.0182
이용수
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Sensors are being used in various fields such as smart factories, CPS, and digital twins. It is important to minimize and prevent losses by forecasting abnormal sensor signals when these sensors malfunction or when abnormal signals occur due to environmental effects. Recently, various studies have been conducted with LSTM, which is widely used as time series prediction, but there are not many studies that evaluate performance by applying this to sensor signals. In this study, an LSTM with excellent performance was designed with an optimal hyperparameter setting by applying a water distribution sensor containing 7-17% abnormal sensor data. In addition, as a result of performance comparison with ARIMA, it was found that LSTM was 94.29% superior on average in terms of precision and accuracy.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시계열 이상치 예측 모델
Ⅲ. 예측 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
J. H. Choi, J. H. Yang, J. H. Lym, S. D. Noh, S. H. Lee, J. T. Kang, D. Y. Lee, and H. S. Kim, “Development of a CPS platform and digital twin applications for production lines of automotive parts," Korean Journal of Computational Design and Engineering,
J. H. Lee, S. H. Cho, and D. H. Yu, “Comparative study of time series anomaly detection based on generative deep learning models," Journal of the Korean Data And Information Science Society, vol. 34, no. 3, pp. 377-394, Mar. 2023.
M. H. Ha and T. H. Park, “Compact camera module cover defect classification using quadtree decomposition based deep learning," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 8, pp. 626-632, Jul. 2021.
S. S. Jo, Y. S. Son and B. C. Sung, Time Series Analysis using SAS/ETS and R, 5rd Ed., Yulgok Publishing Company, Korea, 2023.
S. Siami-Namini, N. Tavakoli, and A. S. Namin, “A comparison of ARIMA and LSTM in forecasting time series," 2018 17th IEEE international conference on machine learning and applications (ICMLA), Florida, USA, pp. 1394-1401. Dec. 2018.
J. H. Lee, S. H. Cho, and D. H. Yu, “Comparative study of time series anomaly detection based on generative deep learning models," Journal of the Korean Data And Information Science Society, vol. 34, no. 3, pp. 377-394, Mar. 2023.
M. H. Ha and T. H. Park, “Compact camera module cover defect classification using quadtree decomposition based deep learning," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 8, pp. 626-632, Jul. 2021.
S. S. Jo, Y. S. Son and B. C. Sung, Time Series Analysis using SAS/ETS and R, 5rd Ed., Yulgok Publishing Company, Korea, 2023.
S. Siami-Namini, N. Tavakoli, and A. S. Namin, “A comparison of ARIMA and LSTM in forecasting time series," 2018 17th IEEE international conference on machine learning and applications (ICMLA), Florida, USA, pp. 1394-1401. Dec. 2018.
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