제품을 생산하는 설비의 고장이나 이상 현상은 곧 제품의 결함 및 생산라인 가동 중단으로 이어져 제조 업체의 막대한 경제적 손실의 원인이 된다. 스마트팩토리 서비스의 확산으로 공장에서 많은 양의 데이터가 수집됨에 따라, 이를 활용하여 제조 현장의 효율이나 제조 설비의 고장 예측 및 진단을 위한 인공지능 기반의 연구가 활발히 이어지고 있다. 하지만 정상과 이상을 구분 짓는 레이블 정보가 명확하지 않고 이상에 대한 극심한 클래스 불균형을 가지는 제조 데이터의 특징으로 인하여 분류 모델이나 이상탐지 모델의 개발에는 큰 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델의 재구성 손실값을 이용하여 제조 설비의 이상탐지를 위한 딥러닝 알고리즘을 제안하고 성능을 분석하였다. 해당 알고리즘은 이상 데이터를 제외한 설비의 제조 데이터, 즉 정상 데이터에만 의존하여 이상을 감지한다.
K-water에서는 다목적댐의 관리를 위해 실시간으로 댐수위, 하천 수위 및 강우량 등을 계측하고 있으며, 계측된 값들은 댐을 효과적으로 운영하는데 필요한 데이터로 활용되고 있다. 특히 댐수위 이상 데이터를 탐지하지 못한 채 그대로 사용할 경우 댐의 방류 시기와 방류량 등을 결정하는 중요한 의사결정을 그르칠 수 있으므로 이를 신속히 탐지하는 것이 매우 중요하다. 현재의 자동화된 이상 데이터 탐지방법 중 하나는 현재 데이터가 최댓값과 최솟값을 초과할 때, 다른 하나는 현재 데이터와 일정 시간 동안의 평균값 간의 차이가 관리자가 정한 특정 값을 벗어났을 때를 기준으로 삼고 있다. 전자는 상한과 하한의 초과 여부만 판단하므로 탐지가 쉬우나 정상범위 내에서 발생한 이상 데이터는 탐지가 불가하다. 후자는 관리자의 경험을 통해 판단 조건을 정하기 때문에 객관성이 결여되는 문제가 있다. 특히 방류와 강우가 복합적으로 댐수위에 영향을 미치는 홍수기에 관리자의 경험에 기초한 이상 데이터 판별은 신뢰성의 문제가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기계학습을 최초로 적용하여 이상 데이터를 탐지하고자 하였다. 댐수위, 누적강우량 및 누적방류량 데이터와 댐수위데이터를 가공하여 생성한 댐수위차, 댐수위차평균, 댐수위평균 등 자질들의 다양한 조합을 만든 후 이를 Random Forest, SVM, AdaptiveBoost 및 다층퍼셉트론(MLP) 등과 같은 여러 가지 기계학습모델 등을 통해 이상 데이터를 판별하는 실험(분류)을 하였다. 실험결과 댐수위, 댐수위차, 댐수위-댐수위평균, 누적강우량, 누적방류량 및 댐수위차평균을 사용하였을 때 MLP에서 가장 우수한 성능을 보였다. 이 연구를 통해서 댐수위 이상 데이터를 기계학습의 분류기능을 통해 효과적으로 탐지할 수 있다는 것과 모델의 성능은 실험에 사용한 자질의 수뿐 아니라 자질의 종류에도 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
사회의 범죄율 증가와 더불어 지능형 보안 시스템강화에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV에 획득되는 영상으로부터 객체의 이상 행동을 감지하는 시스템을 제안한다. 배경영상과의 차연산 및 모폴로지를 통해 객체를 검출하고 객체의 특징 정보를 이용해 각각의 객체를 인식하여 추적하여 이를 통해 이상행동을 탐지한다. 객체가 영상 내에서 일정시간 이상을 배회했을 때 이를 이상행동으로 판단하여 사전에 관제센터에 알려 미연에 방지할 수 있도록 한다. 특히 본 연구는 이상 행동 중 객체의 배회행위를 감지하는 것을 목표로 하며 영상 내에서 사라진 객체가 다시 영상 내로 들어 왔을 때의 이전 객체와의 동일여부를 판단할 수 있도록 하였다.
SIP와 RTP를 기반으로 한 인터넷 전화 서비스가 널리 보급되고 있다. 이와 함께 VoIP 전화연결 지연, 방해, 종료 및 음성 통화 품질 감소 등의 피해를 주는 VoIP 이상 트래픽들이 등장하기 시작했다. 국내 대부분의 VoIP 응용들은 현재 표준으로 정의되어 있는 보안 프로토콜을 사용하지 않고 있어 공격자가 패킷을 쉽게 스니핑하고 사용자의 정보 및 헤더 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 이상 트래픽을 쉽게 생성시킬 수 있다. 본 논문에서는 무선랜 상에서 SIP/RTP 패킷 스니핑을 통하여 CANCEL, BYE DoS 및 RTP 플러딩 이상 트래픽의 생성 방법과 플로우 기반 트래픽 모니터링을 통하여 VoIP 응용 이상 트래픽 탐지 방법을 제시한다. 실제 상용 VoIP 망에서 실험한 결과 이들 이상 트래픽을 97% 탐지하였다.
이상치가 존재하는 경우 모형 적합의 결과가 왜곡될 수 있기 때문에 이상치 탐색은 데이터분석에 있어서 매우 중요하다. 이상치 탐지 방법은 많은 학자들에 의해 연구되어 왔다. 본 논문에서는 Hadi와 Simonoff (1993)가 제안한 직접적 이상치 탐지 방법을 벌점 스플라인 회귀모형에 적용하여 이상치를 탐지하는 과정을 제안하며 모의실험과 실제 데이터에 적용을 통하여 스플라인 회귀모형, 강건 벌점 스플라인 회귀모형과 효율성을 비교한다.
대사증후군은 비만, 이상지혈증, 고혈압, 당뇨병이나 내당능 장애가 동반되어 나타나는 증후군이다. 근래 들어 우리나라도 점차 비만 인구가 증가함에 따라 대사증후군의 유병률이 빠르게 증가하는 추세를 보여. 대사증후군에 대한 간단한 개념 정리를 하였다. 먼저 대사증후군의 정의와 진단기준을 살펴보았다. 1998년 대사증후군을 명명하고 진안기준을 제시한 WHO 진단기준, NCEP-ATP III 진단기준, 인슐린 저항성 증후군의 진단기준을 살펴보고, 기타 인종에 따른 허리 둘레 기준 및 IDF 정의를 살펴 보았다. 또한 대사증후군과 관련된 여러 인자들도 다시 확인해보고, AHA/NHLBI 진단 기준도 살펴 보았다. 우리나라는 대부분 연구에서 NCEP-ATP III 기준을 적용하고 있는데, 그 내용은 복부 비만 허리둘레 남자 102cm 이상, 여자 88cm 이상, 중성 지방 150mg/dl 이상, HDL-콜레스테롤 남자 40mg/dl 미만, 여자 50mg/dl 미만, 혈압 130/85 mmHg 이상, 공복 혈당 110mg/dl 이상이다. 복부 비만의 경우는 2000년 제정된 WHO 서태평양 지역 기준인 남자 90cm, 여자 80cm 이상으로 적용하고 있다. 다음 치료의 기본 개념을 간단히 언급 하였는데, 가장 중요한 치료는 우선적으로 생활 습관의 개선을 꼽을 수 있으며, 기타 약물요법 및 인슐린 저항성 개선제 등이 있다. 우리나라 에서도 심혈관계 질환과 당뇨병이 점차 사망 원인의 우위를 차지 하고 있으므로 대사증후군을 초기에 진단하고 관리하는 노력이 매우 필요할 것으로 생각되며, 생명보험사도 대사증후군을 하나의 증후군으로 인식하여 대사증후군의 전반적인 이해가 필요할 것으로 생각된다.
반도체 공정 신호는 주기 신호와 비주기 신호로 구분된다. 특정 패턴을 가지는 주기 신호는 해당 파라미터(parameter)에 대해서 패턴 매칭을 수행하여 관리하는 연구가 진행되고 있다. 반면 비주기 신호 데이터의 경우에는 패턴 매칭 방법을 수행할 수 없다. 또한 반도체 공정에서 얻을 수 있는 두 개 타입의 데이터는 그 파라미터가 방대하기 때문에 현재 실제 공정에 적용되고 있는 방식인 각각 하나의 파라미터에 대해 관리도(control chart)를 구성해 관리하는 것은 많은 비용과 시간의 낭비를 초래한다. 따라서 두 타입 데이터의 여러 개의 파라미터를 동시에 관측할 수 있고 파라미터간의 내재된 상관관계를 고려할 수 있는 장점을 가진 분석 기법에 대한 연구가 필요하다. 주기 신호의 이상탐지를 위한 기존 연구는 신호를 구간으로 나누어 구간별로 SPC 차트적용 시키는 방법, 각 시점 마다 측정되는 값을 하나의 변수로 고려하여 Hotelling's T square, PCA, PLS 등과 같은 다변량 통계 분석을 적용 시키는 방법들이 제시되어 왔다. 이러한 방법들은 다양한 특성을 가지는 주기신호를 분석하고 이상을 탐지 하는데 많은 한계점을 가진다. 이에 본 논문은 다양한 형태를 가지는 신호의 특성을 반영하여 자기구상지도를 기반으로 신호의 분류와 공정의 이상을 탐지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자기구상지도를 이용하여 복잡한(고차원, 시계열) 신호를 2차원 상의 노드로 맵핑시킴으로써 신호의 특질(feature)을 추출하고 새로 표현된 신호의 특질을 기반으로 Logistic regression을 적용시켜 이상을 탐지 한다. 다양한 이상 상황을 가진 반도체 공정 신호를 사용하여 제안한 이상탐지 성능을 평가하였다.
본 연구에서는 통가 해역 라우분지의 열수 광상 가능성이 있는 해산들에 대하여 자력탐사가 수행되었다. 그 중 TA 09 해산에 대하여 심해견인 자력탐사가 실시되었으며 심해견인 자력탐사는 정밀한 탐사를 위하여 해저면에서 약 50 ~ 60 m 고도를 유지하며 자력계를 견인하였다. 탐사지역의 총 자력 성분은 Overhauser Proton Magnetomer (모델 SeaSPY 300(해상자력계)m, SeaSPY 6000(심해견인자력계))를 이용하여 측정되었다. 탐사 해산들 중 해상자력탐사와 심해자력탐사가 같이 수행된 TA 09 해산과 주요 열수 광상 유망 지역으로 분류되는 TA 12, 26 해산에 대해서만 측정된 지자기값을 이용하여 자기이상도를 구하였으며 자화역산법을 이용하여 자화이상도를 제작하고 분석하였다. TA 09 해산과 TA 26 해산에서의 해상 자기이상도는 쌍극자 이상형태의 단순이상을 보이며 TA 12 해산에서는 정상부에 고이상이 나타나고 그 주변으로는 저이상대가 분포하고 있다. TA 09 해산에서의 해상자력계에 의한 자기이상치와 심해견인자력계에 의한 자기이상치를 비교하여 보면 거의 10배 이상의 해상도 차이를 보여준다. 연구지역 탐사해산들의 해저지형과 비교하여 보면 열수분출대의 가능성이 높은 저자화이상대들은 주로 해산의 정상부 및 정상부 칼데라와 그 칼데라 주변부에 주로 위치하고 있는 모습을 나타내고 있다. 향후 타 탐사 해산들에 대한 자기이상에 대한 정밀처리/분석 후 탄성파 탐사결과, 암석샘플의 결과 및 지화학결과 등과 비교하여 열수광상의 존재 여부 및 위치 추정 분석이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 요일별 교통량 변동 패턴 기반 평활화법을 활용하여 정량적 이상치 판정 알고리즘을 개발하였다. 또한 개발된 알고리즘을 활용하여 2010년 일반국도 상시조사 지점 중 14개 지점의 교통량 자료에 대한 이상치 필터링을 수행하여 알고리즘의 적합성 여부를 평가하였다. 그 결과 정상일 필터링율은 98.2%, 이상일 중 오필터링율은 8.0%로 평가되었다. 따라서 본 연구에서 개발된 알고리즘은 수집된 교통량 자료의 1차적인 이상치 필터링에 충분히 적용 가능할 것이다.
최근에 시계열에서의 이상치 발견을 위한 여러 가지 반복적인 방법들이 소개되었으나 이들 대부분은 시계열의 기저모형이 알려져 있거나 식별될 수 있다는 가정하에서 개발되었다. 그 렇지만 실제로 이상치들이 모형식별을 왜곡 시키거나 심지어는 불가능하게 만드는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 두 개의 시계열 관측치 사이의 거리에 근거한 새로운 척도를 이용 한 이상치 탐색 방법을 제시하였다. 특히 이방법은 이상치를 발견하는데 시계열 모형에 의 존하지 않는다. 제안된 통계량에 대한 여러 가지 성질을 밝혔으며 이상치의 형태를 구별하 기 위해 전이함수모형을 이용하였다. 그밖에 이상치를 포함하고 있는 시계열의 모형을 구축 하기 위한 반복적인 절차를 제안했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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