• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.57-60
• /
• 2021

본 논문에서는 기지 설비 중 주요 회전기기인 펌프의 이상탐지 알고리즘을 제안한다. 현재 인공지능을 활용하여 생산현장을 혁신하고자 하는 시도가 진행되고 있으나 외산 솔루션에 대한 의존도가 높은 것에 비해 국내 실정에 맞지 않는 경우가 많다. 이에 따라, 선행 연구를 통해 국내 실정에 맞는 인공지능 기술 도입이 필요하다. 본 연구에서는 VAE(Variational Auto Encoder) 알고리즘을 활용해 회전기기의 고장을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구 수행을 통한 회전기기의 고장 예지·진단 시스템 개발로 설비의 이상 징후 포착, 부품의 교환 시기 등 보수 일정을 예측하고 최종적으로 이를 통한 설비 가동의 효율 증대와 에너지 비용 감소의 효과를 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.75-86
• /
• 2022

본 연구는 딥러닝 기반 변분 오토인코더(Variational Autoencoder)를 활용하여 수치형 학습데이터 내 클래스 불균형 문제를 해결하고, 학습데이터를 증강하여 학습모델의 성능을 향상시키고자 한다. 우리는 주어진 테이블 데이터에 대하여 인위적으로 레코드 개수를 늘리기 위해 'D-VAE'을 제안한다. 제안 기법은 최적의 데이터 증강을 지원하기 위해 우선 이산화와 특징선택을 수반한 전처리 과정을 수행한다. 이산화 과정에서 k-means 클러스터링을 적용하여 그룹화한 후, 주어진 데이터가 원-핫 인코딩(one-hot encoding) 기법으로 원-핫 벡터(one-hot vector)로 변환한다. 이후, 특징 선택 기법 중 RFECV 기법을 활용하여 예측에 도움이 되는 변수를 가려내고, 이에 대해서만 변분 오토인코더를 활용하여 새로운 학습데이터를 생성한다. 제안 기법의 성능을 검증하기 위해 4가지 유형의 실험 데이터를 활용하여 데이터 증강 비율별로 그 유효성을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.587-590
• /
• 2020

스마트폰, GPS 장비, 위치 기반 소셜네트워크의 발달로 방대한 이동 경로 데이터 수집이 가능하게 됐다. 이를 통해 다양한 분야에서 GPS 데이터를 가지고 사람의 이동성을 분석하고 POI를 예측하는 기회가 많아졌다. 실생활에서 사람의 이동성은 다양한 상황에 영향을 받지만, 실제 GPS 데이터는 위치, 시간 정보의 수준이다. 따라서 다양한 상황을 내재하는 정보가 사람의 이동성 분석과 POI 예측에 필요하다. 본 논문에서는 POI의 순위, 사용자의 POI 활동, 카테고리 선호도 같은 맥락적 특징을 이용하여 이에 관련된 상황에 맞는 POI 시퀀스를 예측하는 Contextual LSTM 기반 딥러닝 기법을 제안한다. Contextual LSTM은 사람의 이동성에 영향을 주는 시퀀스의 맥락적 특징을 모델에 통합하기 위해 LSTM을 확장한다. 제안된 기법은 HITS 알고리즘과 여러 제약조건 기반으로 추출한 맥락적 특징별로 딥 러닝 모델에 통합하여 각각 POI 시퀀스를 검출했으며, 다양한 맥락적 특징에 대해서 공공 데이터와 수집한 데이터로 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.639-641
• /
• 2023

이미지 기반 폐기물 처리시스템에서 품목별 상이한 수집 난이도로 인해 발생하는 데이터 불균형으로 분류 모델 학습에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 폐기물 분류 모델의 성능 비교를 통해 적합한 이미지 생성 모델을 탐색한다. 데이터의 불균형을 해결할 수 있도록 VAE(Variational Auto-Encoder), GAN(Generative Adversarial Networks) 및 Diffusion Model을 이용하여 이미지를 생성한다. 이후 각각의 생성 방법에 따라 학습데이터와 병합하여 객체 분류를 진행하였다. 정확도는 VAE가 84.41%로 3.3%의 성능 향상을, F1-점수는 Diffusion Model이 91.94%로 6.14%의 성능 향상을 이루었다. 이를 통해, 데이터 수집에서 나타나는 데이터 불균형을 해결하여 실 사용환경에 알맞은 시스템을 구축이 가능함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제42권6호
• /
• pp.500-510
• /
• 2023

수동소나 신호에는 정상신호와 비정상 신호가 같이 존재하는 경우가 대부분이다. 정상신호와 혼재된 비정상 신호는 주로 정상신호만을 학습하는 오토인코더를 이용하여 탐지된다. 하지만 기존의 오토인코더는 혼재된 신호로부터 왜곡된 정상신호를 복원하므로 부정확한 탐지를 수행할 수 있다. 이러한 한계를 개선하고자, 본 논문에서는 순환신경망과 벡터 양자화 기반의 비정상 신호 탐지 모델을 제안한다. 제안된 모델은 학습된 잠재벡터들을 대표하는 코드 북을 생성하고, 제안된 코드벡터의 탐색을 통해 보다 정확하게 비정상 신호를 탐지한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 기법이 적용된 오토인코더와 변이형 오토인코더는 기존 모델에 비해 최소 2.4 % 향상된 탐지 성능과 최소 9.2 % 높은 비정상 신호 추출 성능을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권9호
• /
• pp.2927-2941
• /
• 2022

The primary task of machine fault diagnosis is to judge whether the current state is normal or damaged, so it is a typical binary classification problem with mutual exclusion. Mutually exclusive events and out-of-domain detection have one thing in common: there are two types of data and no intersection. We proposed a fusion model method to improve the accuracy of machine fault diagnosis, which is based on the mutual exclusivity of events and the commonality of out-of-distribution detection, and finally generalized to all binary classification problems. It is reported that the performance of a convolutional neural network (CNN) will decrease as the recognition type increases, so the variational auto-encoder (VAE) is used as the primary model. Two VAE models are used to train the machine's normal and fault sound data. Two reconstruction probabilities will be obtained during the test. The smaller value is transformed into a correction value of another value according to the mutually exclusive characteristics. Finally, the classification result is obtained according to the fusion algorithm. Filtering normal data features from fault data features is proposed, which shields the interference and makes the fault features more prominent. We confirm that good performance improvements have been achieved in the machine fault detection data set, and the results are better than most mainstream models.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.422-430
• /
• 2023

To build an automated system detecting toxic chemicals from Raman spectra, we have to obtain sufficient data of toxic chemicals. However, it usually costs high to gather Raman spectra of toxic chemicals in diverse situations. Tackling this problem, we develop methods to generate synthetic Raman spectra of DMMP and 2-CEES without actual experiments. First, we propose certain mathematical transforms to augment few original Raman spectra. Then, we train deep generative models to generate more realistic and diverse data. Analyzing synthetic Raman spectra of toxic chemicals generated by our methods through visualization, we qualitatively verify that the data are sufficiently similar to original data and diverse. For conclusion, we obtain a synthetic dataset of DMMP and 2-CEES with the proposed algorithm.

• 경영정보학연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.23-43
• /
• 2021

최근 인공지능 기법을 활용하여 캔들스틱 차트를 분석함으로써 주식가격 예측의 정확성을 높이고자 하는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 주식가격 예측을 위한 학습에 있어 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려하지 못한다는 점과 시장 참여자들의 감정 상태를 고려하지 못한다는 점 등이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 시장 참여자들의 감정상태를 반영하기 위해 변동성지수(VIX: volatility index) 차트를 캔들스틱 차트와 함께 고려하여 학습시키고 이를 변이형 오토인코더(VAE: variational auto encoder)와 어텐션 메커니즘(attention mechanisms)을 결합한 새로운 방법으로 분석하여 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법의 성능 비교를 위해 S&P 500 기업 가운데 50개를 임의로 추출하여 제안한 방법을 통해 이들의 주식가격을 예측하고 이를 합성곱 신경망(CNN: convolutional neural network) 또는 장단기메모리(LSTM: long-short term memory) 등과 같은 기존 방법들과 비교하였다. 비교 결과 기존 방법들에 비해 본 연구에서 제안한 방법이 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 시장 참여자들의 감정 상태와 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 주식 가격 예측의 정확성을 높였다는 점에서 그 의의가 있다.