• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.23-30
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• 2021

본 연구에선 제조 공정에서의 양/불량 판정을 위한 오토인코더(AE) 기반의 이상 탐지 방법들의 비교 분석과 우수한 성능을 보인 이상치 판별 기준을 제시한다. 제조 현장의 특성상 불량 데이터의 수는 적고, 불량의 형태가 다양하다. 이러한 특성은 정상과 비정상 데이터를 모두 활용하는 인공지능 기반 양/불량 판정 모델의 성능을 저하시키고, 성능 향상을 위한 비정상 데이터의 추가 확보에 시간과 비용을 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 정상 데이터만을 이용해 이상 탐지를 수행하는 AE, VAE 등 AE 기반의 모델에 관한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 Convolutional AE, VAE, Dilated VAE 모델을 기반으로 잔차 이미지에 대한 통계치와 MSE, 정보 엔트로피를 이상치 판별 기준으로 선정하여 각 모델의 성능을 비교 분석했다. 특히 Convolutional AE 모델에 대해서 범위 값을 적용했을 때, AUC PRC 0.9570, F1 Score 0.8812, AUC ROC 0.9548, 정확도 87.60%의 가장 우수한 성능을 보였다. 이는 기존의 이상치 판별 기준으로 자주 사용되었던 MSE에 비해 정확도 기준 약 20%P(Percentage Point)의 성능 향상을 보이며, 이상치 판별 기준에 따른 모델 성능 향상이 가능함을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권1호
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• pp.1-11
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• 2018

최근 다변량 공정관리는 다양한 응용 분야에서 중요해지고 있는 추세이다. 예를 들어, 제조 산업 분야에서는 다변량 품질특성치를 동시에 모니터링할 필요가 있다. 그러나, 다변량 관리도는 이상신호가 발생한 경우 그 원인이 되는 개별적인 변수를 식별하기가 어렵기 때문에, 실제로는 기대만큼 유용하게 쓰이고 있지 않은 형편이다. 이에 본 논문에서는 새로운 관측치에 대한 개별적인 신뢰구간을 사용하여 이상신호의 원인을 탐지하는 세 가지 방법을 소개하고, 시뮬레이션 연구를 통해 이상신호의 원인이 되는 개별적인 변수를 식별하고 해석하는 데 있어 주의할 점이 무엇인지 살펴보기로 한다.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.811-823
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• 2018

호텔링 $T^2$ 통계량에 근거한 다변량 관리도는 공정의 이상상태를 식별하는 통계적 공정관리의 강력한 도구 중 하나이다. 다수의 품질 특성치를 동시에 모니터링하는데 사용된다. $T^2$ 관리도를 통해 이상신호가 탐지된다는 것은 평균 벡터의 변화가 있다는 것을 의미하게 된다. 그러나, 이러한 다변량 통계량의 신호는 이상신호에 대한 원인을 식별하기 어렵게 한다. 이 논문에서는 $T^2$ 통계량을 서로 독립인 항으로 분해한 Mason, Young, Tracy (MYT) 분해에 기반한 원인 식별 방법들을 살펴본다. 또한, R 소프트웨어를 사용하여 사례분석을 하고, 모의실험을 통해 각 절차의 성능을 비교 평가해보고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.191-207
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• 2024

자기상관 공정에서 이상상태를 빠르게 탐지하는 절차에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 가장 전통적인 절차는 관측된 데이터에 대해 적합한 시계열 모형에서 계산된 잔차를 이용하는 잔차 관리도이다. 그러나 최근에는 통계적 학습 방법을 이용하여 자기상관 공정을 모니터링하는 절차가 많이 제안되었다. 이 논문에서는 딥러닝에 기반한 비지도 학습 방법인 LSTM Autoencoder의 잠재 벡터를 이용한 모니터링 절차를 제안하고, 이를 모의실험을 통해 LSTM Autoencoder의 복원 오차를 이용한 절차, RNN 분류 모니터링 절차, 그리고 잔차 관리도 절차의 성능과 비교하였다. 모의실험 결과, 제안된 절차와 RNN 분류 모니터링 절차의 성능은 유사하지만, 제안된 절차는 학습에 이상상태의 데이터가 필요하지 않기 때문에 이상상태의 데이터를 충분하게 확보할 수 없는 공정에 유용하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2010년도 제39회 하계학술대회 초록집
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• pp.241-241
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• 2010

적외선 센서는 빛의 유무에 관계없이 물체 또는 인체에서 발산하는 적외선을 감지한다. 이러한 센서를 전자 및 디스플레이 시스템과 연동하면 열영상 시스템이 되는데, 이는 전방 감시, 플랜트 감시, 보안, 방범용으로 많이 사용되며, 특히 자동차 야간 운전자 보조용으로 사용되어 최첨단, 고부가가치를 지니고 있는 핵심부품이다. 비냉각형 적외선 센서인 마이크로볼로미터는 상온에서 작동하므로 극저온 Cooler가 불필요하며, 무게와 부피가 작아 각종 시스템에 부착가능하다. 특히 볼로미터형 적외선 센서는 용량이 적은 TE cooler로 상온으로 안정화를 시키며, 진공으로 유지되는 금속 또는 세라믹 패키지를 사용하게 된다. 본 연구에서는 마이크로 볼로미터용 진공패키지를 제작하여 패키지 조립 및 측정기술에 대해 조사하였다. 패키지는 금속재질인 kovar를 사용하여 제작되었고, 내부에 TE Cooler와 장수명 진공유지를 위한 getter, 그리고 온도센서 및 볼로미터 센서 칩을 장착하여 조립하였다. 패키지 Cap ass'y와 base envelop의 솔더링 공정은 약 $200^{\circ}C$에서 수행하였으며, evacuation system을 이용하여 5일 동안 패키지 bake-out 공정을 수행하였다. 이 후 getter를 활성화시키고, seal-off 공정으로 진공 기밀을 유지하였다. 진공 패키지의 기밀성은 $6{\times}10^{-9}\;std.cm^3/sec$로 기밀성을 유지하였다. 볼로미터 센서의 반응도는 $10^2\;V/W$ 이상을 나타내었으며, 탐지도는 $2{\times}10^8\;cm-Hz^{1/2}/W$를 나타내었다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2009년도 제38회 동계학술대회 초록집
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• pp.252-252
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• 2010

적외선 센서는 빛의 유무에 관계없이 주 야간 전방의 물체에서 발산하는 미약한 적외선(열선)을 감지하여 영상으로 재현하는 열상시스템은 자동차 야간 운전자 보조용 나이트 비젼, 핵심 시설의 감시 관리, 군수 등의 분야에 적용되어지고 있는 최첨단, 고부가가치를 지니고 있는 기술이다. 양자형은 센서 특성은 좋으나 냉각기(작동온도: $-196^{\circ}C$) 및 고진공 패키지인 dewar를 사용하는 반면에, 열형은 대부분 상온에서 동작되는 온도안정화를 위한 전자냉각모듈만을 구비하면 되므로 저가형으로 제작이 가능한 비냉각형 적외선 센서이다. 본 연구에서는 적외선 센서용 진공패키지 조립공정 및 패키지된 센서의 측정기술을 개발하였다. 금속 메탈패키지를 제작하였으며, 금속 진공패키지는 소자냉각용 TE Cooler와 장수명 진공유지를 위한 getter, 그리고 센서칩, 온도센서를. 장착하여 칩을 조립하였다. Cap ass'y와 base envelop의 솔더링 공정을 수행하였으며, 진공패키지의 진공유지를 위해 TMP를 이용하여 진공을 유지하고, 약 5일동안 패키지 bake-out을 수행하였다. 진공압력은 $10^{-7}\;torr$ 이하를 유지하였으며, getter를 활성화시키고, pinch-off 공정으로 조립 ass'y를 완성하였다. 진공 패키지의 기밀성은 He leak tester를 이용하여 측정하였으며, ${\sim}10^{-9}\;std.cm^3/sec$로 기밀성을 유지하였다. TE cooler를 작동한 온도안정성은 0.05 K 이하였다. 볼로미터 센서의 반응도는 $10^2\;V/W$ 이상을 나타내었으며, 탐지도는 $2{\times}10^8cm-Hz^{1/2}/W$를 나타내었다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 향후 2차원 열영상용 어레이 검출기 및 웨이퍼수준의 패키징 공정에 유용하게 응용될 것으로 판단된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권7호
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• pp.813-822
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• 2012

LCD 생산라인의 공정 로봇에서 방사되는 비정상 작동 소음은 로봇의 결함 탐지에 사용된다. 이 신호의 장점은 상대적으로 낮은 민감도에 비해 단지 마이크로폰을 이용하여 다수의 결함을 확인할 수 있는 것이다. 결함요소 추출을 위한 웨이브렛 변환(WPT)과 불량의 분류를 위한 인공신경망 회로(ANN)이 본 논문에서 사용되었다. 결과적으로, 비정상 작동 소음이 기계요소의 결함 진단에 효율적으로 사용될 수 있다.

• 대한산업공학회지
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• 제39권2호
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• pp.82-89
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• 2013

Novelty detection (ND) is an effective technique that can be used to determine whether a future observation is normal or not. In the present study we propose a novelty detection algorithm that can handle a situation where the distributions of target (normal) observations are inhomogeneous. A simulation study and a real case with the TFT-LCD process demonstrated the effectiveness and usefulness of the proposed algorithm.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1228-1229
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• 2023

현대 도시 모빌리티의 중요한 구성 요소로 자리 잡은 전동킥보드는 편리한 이동 수단으로 인기를 얻고 있으나, 이에 따른 안전사고 증가로 운전자와 보행자의 안전이 심각하게 위협받고 있다. 본 논문에서는 전동킥보드 운전 중에 발생한 사고의 원인을 객관적으로 분석하고, 사고가 운전자의 부주의로 인한 것인지를 판별하며, 이로 인한 배상 책임을 정확하게 결정하기 위한 모델을 제안한다. 운전 중 수집된 센서 데이터를 활용하여 Deep SVDD (Deep Support Vector Data Description) 모델을 구축하고, 이상치 탐지를 통해 운전 패턴을 분류하며 운전자의 부주의로 인한 사고를 파악한다. 이를 통해, 정확하고 공정한 배상 책임 판단을 지원하며, 도시 모빌리티 분야에서 안전사고 감소에 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.93-108
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• 2014

기업 의사 결정 지원을 위하여 거래 데이터를 다양한 관점에서 분석하고 활용하려는 노력과 관심들이 증가하고 있다. 이러한 노력들은 고객 관리나 마케팅에만 국한되는 것이 아니라 부정행위에 대한 감시와 탐지를 목적으로도 다양한 분석 방안들이 연구되고 있다. 부정행위는 기술의 발전을 악용하여 다양한 형태로 진화하고 있으며, 이에 따라 목적에 맞는 부정탐지 방안 연구와 적용을 통하여 탐지 효용의 극대화를 위한 노력의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 연구 동향의 일환으로 본 연구에서는 대용량 거래 데이터가 저장 관리되고 있는 국내 최대 농수산물 유통 시장의 2008년부터 2010년까지 상장예외품목의 거래 가격을 분석하여 부정 탐지 규칙을 도출하였으며, 전문가 검증을 통하여 도출 된 규칙의 신뢰성을 확보하였다. 본 연구의 주요 부정거래 분석 방안으로는 정상적인 데이터들은 발생 확률이 높은 반면에 특이한 데이터들의 발생 확률은 낮다고 가정하는 통계적 접근을 통한 이상치 식별 방안을 활용하였다. 이에 따라 부정거래 분석 별로 정의 된 Z-Score 값보다 클 경우 부정거래 탐지 대상이 된다. 다만 상장예외품목 거래의 경우 취급 가능한 중도매인의 수가 제한되어 있으며, 일반적인 상장품목의 거래보다 거래량이 적기 때문에 소수의 이상치가 품목의 평균에 미치는 영향이 크다. 그 예로 다른 소수의 중도매인들이 해당 품목을 정상적인 가격에 거래하였더라도, 특정한 중도매인 한 명이 지나치게 비정상적인 가격에 거래할 경우 모든 거래들이 부정거래로 탐지 될 가능성도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존의 Z-Score의 개념을 활용하여 수정된 Z-Score(Self-Eliminated Z-Score)를 사용하였다. 또한 부정 유형별 탐지 규칙 관리와 활용을 위한 시스템 프로토타입(prototype) 개발을 수행하였다. 이를 통하여 실제 부정거래 탐지 업무에 적용할 수 있는 효과적인 방안을 제시하였고, 농수산 유통시장의 공정성 및 투명성 확보를 위한 관리 감독의 기능 강화가 가능할 것이다.