인더스트리 4.0 환경에서 오토인코더 기반의 온라인모니터링과 수치실험을 이용한 성능평가
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2022
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학술저널
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51-51(1쪽)
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인더스트리 4.0에서는 모든 객체가 연결되고 자동화되어 운용되므로 설비나 공정에 사소한 문제가 발생하더라도 커다란 금전적 손실과 인명피해로 이어질 수 있으며 그 영향은 공급사슬 전체로 파급될 수 있다. 따라서 고장을 사전 예방하고 무결점을 구현할 수 있도록 공정의 전 단계에서 센서데이터를 기반으로 이상 징후를 조기에 진단하고 선제적으로 대응하는 것은 스마트공장이 갖춰야 할 핵심기능 중 하나이다.
본 연구는 스마트공장과 같은 다변량 시스템에 이상이 발생했을 때 이를 적시에 탐지하기 위한 온라인모니터링 기술을 다룬다. 이를 위해 신경회로망 기반의 오토인코더를 이용한다. 오토인코더는 입력과 가장 유사한 출력을 재생시키는 딥러닝 모델로서 다변량 데이터의 압축, 복원에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 오토인코더 모델링을 위해 정확도 (Accuracy) 및 민감도 (Sensitivity)를 평가한다. 정확도란 오토인코더가 얼마나 정확하게 센서값을 예측하는가를 측정하는 것으로 보통 예측값과 참값의 MSE로 계산한다. 한편 민감도는 잘못된 센서값을 정확하게 검출해내는 능력을 말한다. 본 과제는 수치실험 데이터를 이용하여 오토인코더 모델링 및 성능평가를 진행하고자 한다.
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