Electrical equipment pattern analysis using Class Activation Map

Class Activation Map을 활용한 전력 설비 패턴의 주요원인 분석

  • Jang, Young-Jun (Dept. of Industrial Management Engineering, Korea University) ;
  • Kim, Ji-Ho (Dept. of Industrial Management Engineering, Korea University) ;
  • Choi, Young-Jin (Dept. of Industrial Management Engineering, Korea University) ;
  • lee, Hong-Chul (Dept. of Industrial Management Engineering, Korea University)
  • 장영준 (고려대학교 산업경영공학과) ;
  • 김지호 (고려대학교 산업경영공학과) ;
  • 최영진 (고려대학교 산업경영공학과) ;
  • 이홍철 (고려대학교 산업경영공학과)
  • Published : 2021.07.14

Abstract

전력 생산의 효율을 높이고 지속적인 공정관리를 위해 전력 설비 데이터의 패턴을 분석하고 원인이 되는 주요 변수를 찾는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 전력 설비 데이터의 패턴을 분석하기 위해 데이터를 군집화하고 연구 방법으로 Decision Tree, Random Forest와 ResNet을 이용하여 패턴을 분류하였다. Class Activation Map을 이용하여 설비데이터의 원인이 되는 주요 변수를 확인하였다. 본 연구를 통해 전력 설비 데이터의 분류 및 원인 분석이 가능한 통합적 솔루션을 제시하고자 한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 4단계 두뇌한국21에 의해 지원되었습니다.