KCI등재
가중치 기반 Local Outlier Factor를 이용한 고장탐지에 관한 연구
저자
김민석(Minseok Kim) ; 정승환(Seunghwan Jung) ; 김종근(Jonggeun Kim) ; 김성신(Sungshin Kim) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
273-278(6쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
현대의 복잡한 산업공정에서 예상치 못한 비계획정지는 주요 설비들의 수명을 단축시킬 뿐만 아니라 막대한 유지보수 비용을 초래한다. 이러한 문제를 방지하기 위해서 설비들의 고장을 탐지할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 LOF(local outlier factor)를 이용한 고장탐지 방법을 제안한다. 데이터가 특정 분포(Gaussian, binomial, exponential 등)를 따른다는 가정을 기반으로 한 주성분분석, 독립성분분석 등과 같은 통계적 방법들과는 달리, 인접한 이웃의 밀집도를 이용하는 LOF는 데이터에 분포에 따른 가정을 요구하지 않기 때문에 비선형 시스템, 다중모드 및 시변공정에서 많은 관심을 받고 있다. 하지만, LOF는 밀집도를 이용하는 특성상 인접한 이웃들의 거리에 많은 영향을 받기 때문에, 본 논문에서는 각 인접한 이웃의 거리에 비례하는 가중치를 곱해주는 형태로 기존 LOF의 고장탐지 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 고장탐지 및 진단의 평가목적으로 사용되고 있는 Tennessee eastman 프로세스에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존 방법에 비해 고장 구간을 적절히 탐지하면서 부적절한 거짓 알람 발생을 낮출 수 있음을 확인하였다.
더보기In complex industrial processes, unplanned shutdown not only shorten the life of the main equipment but also require significant maintenance costs. To avoid these problems, it is an efficient way to detect equipment failures. Therefore, we propose a fault detection method using local outlier factor(LOF). Unlike probability-based methods such as principal component analysis(PCA) and independent component analysis(ICA) where the data have a specific distribution(Gaussian, binomial, exponential, etc.), LOF that utilize the density of nearest neighbors do not require a distribution of data. However, due to the LOF is affected by the distances of nearest neighbor, we propose a method to improve the fault detection performance of the conventional LOF in the form of multiplying a weight proportional to the distance to each neighbor. To validate the fault detection performance of the proposed method, it was applied to the Tennessee eastman process, which is widely used for fault detection and diagnosis. The experimental results confirmed that the proposed method can accurately detect faults and also reduce the occurrence of false alarms compared to conventional methods(PCA and conventional LOF).
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (재인증) | KCI등재 |
2019-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | KCI후보 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-02-20 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems | KCI등재 |
2008-02-18 | 학회명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.62 | 0.62 | 0.63 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.56 | 0.49 | 0.866 | 0.2 |
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