• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.173-180
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• 2023

Smart factory companies are installing various sensors in production facilities and collecting field data. However, there are relatively few companies that actively utilize collected data, academic research using field data is actively underway. This study seeks to develop a model that detects anomalies in the process by analyzing spindle power data from a company that processes shafts used in automobile throttle valves. Since the data collected during machining processing is time series data, the model was developed through unsupervised learning by applying the Holt Winters technique and various deep learning algorithms such as RNN, LSTM, GRU, BiRNN, BiLSTM, and BiGRU. To evaluate each model, the difference between predicted and actual values was compared using MSE and RMSE. The BiLSTM model showed the optimal results based on RMSE. In order to diagnose abnormalities in the developed model, the critical point was set using statistical techniques in consultation with experts in the field and verified. By collecting and preprocessing real-world data and developing a model, this study serves as a case study of utilizing time-series data in small and medium-sized enterprises.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권1호
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• pp.179-196
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• 2021

부산항의 부두 장치율은 지난 3년동안 지속적으로 상승하였다. 부두 장치율 상승은 컨테이너 재조작을 야기하여 부두 노동자의 업무 강도를 증가시킨다. 또한, 장치율 상승이 장기화될 경우 선주의 대기시간을 증가시켜 항만의 서비스 수준이 하락할 수 있다. 이에 본 연구는 부두 장치율 상승 문제를 해결하기 위한 방안으로 수요예측치의 신뢰구간 추정을 활용한 항만 물동량 이상감지 방안을 제안하였다. 수요예측 방법론은 ARIMA 모형을 사용하였으며 실증 분석을 위해 사용된 자료는 2013년 1월 1일부터 2020년 10월 12일까지 총 2841일 동안의 부산항 전체 일별 물동량 자료 및 9개 부두의 일별 물동량 자료이다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점을 맞추었다. 일별, 부두별 부산항 물동량 자료를 활용하여 단기 물동량을 예측하고 예측치를 기반으로 부두 장치율 관리 방안을 제시한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권1호
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• pp.123-131
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• 2020

There have been a lot of studies in the past for the method of predicting the failure of a machine, and recently, a lot of researches and applications have been generated to diagnose the physical condition of the machine and the parts and to calculate the remaining life through various methods. Survival models are also used to predict plant failures based on past anomaly cycles. In particular, special machine that reflect the fluid flow and process characteristics of chemical plants are connected to hundreds or thousands of sensors, so there are not many factors that need to be considered, such as process and material data as well as application of derivative variables. In this paper, the data were preprocessed through time series anomaly detection based on unsupervised learning to predict the abnormalities of these special machine. Next, clustering results reflecting clustering-based data characteristics were applied to produce additional variables, and a learning data set was created based on the history of past facility abnormalities. Finally, the prediction methodology based on the supervised learning algorithm was applied, and the model update was confirmed to improve the accuracy of the prediction of facility failure. Through this, it is expected to improve the efficiency of facility operation by flexibly replacing the maintenance time and parts supply and demand by predicting abnormalities of machine and extracting key factors.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.789-799
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• 2018

이 논문에서는 이러한 산업 단지 시스템에서의 비정상적인 동작이 일어날 때, 시간 계열의 데이터를 분석하기 위하여 Big 데이터를 이용한 접근을 기반으로 하는 머신 러닝을 보여줍니다. Long Short-Term Memory (LSTM) 네트워크는 향상된 RNN버전으로서 입증되었으며 많은 작업에 유용한 도움이 되었습니다. 이 LSTM 기반 모델은 시간적 패턴뿐만 아니라 더 높은 레벨의 시간적 특징을 학습 한 다음, 미래의 데이터를 예측하기 위해 예측 단계에 사용됩니다. 예측 오차는 예측 인자에 의해 예측 된 결과와 실제 예상되는 값의 차이입니다. 오차 분포 추정 모델은 가우스 분포를 사용하여 관찰 스코어의 이상을 계산합니다. 이러한 방식으로, 우리는 하나의 비정상적 데이터의 개념에서 집단적인 비정상적 데이터 개념으로 바뀌어 갑니다. 이 작업은 실패를 최소화하고 제조품질을 향상시키는 Smart Factory의 모니터링 및 관리를 지원할 수 있습니다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.117-127
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• 2022

Data anomalies seriously threaten the reliability of the bridge structural health monitoring system and may trigger system misjudgment. To overcome the above problem, an efficient and accurate data anomaly detection method is desiderated. Traditional anomaly detection methods extract various abnormal features as the key indicators to identify data anomalies. Then set thresholds artificially for various features to identify specific anomalies, which is the artificial experience method. However, limited by the poor generalization ability among sensors, this method often leads to high labor costs. Another approach to anomaly detection is a data-driven approach based on machine learning methods. Among these, the bidirectional long-short memory neural network (BiLSTM), as an effective classification method, excels at finding complex relationships in multivariate time series data. However, training unprocessed original signals often leads to low computation efficiency and poor convergence, for lacking appropriate feature selection. Therefore, this article combines the advantages of the two methods by proposing a deep learning method with manual experience statistical features fed into it. Experimental comparative studies illustrate that the BiLSTM model with appropriate feature input has an accuracy rate of over 87-94%. Meanwhile, this paper provides basic principles of data cleaning and discusses the typical features of various anomalies. Furthermore, the optimization strategies of the feature space selection based on artificial experience are also highlighted.

• 융합정보논문지
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• 제12권2호
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• pp.47-53
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• 2022

최근 지능화된 보안 패러다임의 변화에 따라, 다양한 정보보안 시스템에서 발생하는 각종 정보를 인공지능 기반 이상탐지에 적용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 로그와 같은 시계열 데이터를 수치형 특성인 벡터로 변환하기 위하여 딥러닝 기반 Word2Vec 모델의 CBOW와 Skip-gram 추론 방식과 동시발생 빈도 기반 통계 방식을 사용하여 공개된 ADFA 시스템콜 데이터에 대하여, 벡터의 차원, 시퀀스 길이 및 윈도우 사이즈를 고려한 다양한 임베딩 벡터로의 변환에 대한 실험을 진행하였다. 또한 임베딩 모델로 생성된 벡터를 입력으로 하는 GRU 기반 이상 탐지 모델을 통해 탐지 성능뿐만 아니라 사용된 임베딩 방법들의 성능을 비교 평가하였다. 통계 모델에 비해 추론 기반 모델인 Skip-gram이 특정 윈도우 사이즈나 시퀀스 길이에 치우침 없이 좀 더 안정되게(stable) 성능을 유지하여, 시퀀스 데이터의 각 이벤트들을 임베딩 벡터로 만드는데 더 효과적임을 확인하였다.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제18권1호
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• pp.20-32
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• 2018

Purpose: The purpose of this study is to set up an anomaly detection criteria for sensor data coming from a motorcycle. Methods: Five sensor values for accelerator pedal, engine rpm, transmission rpm, gear and speed are obtained every 0.02 second from a motorcycle. Exploratory data analysis is used to find any pattern in the data. Traditional process control methods such as X control chart and time series models are fitted to find any anomaly behavior in the data. Finally unsupervised learning algorithm such as k-means clustering is used to find any anomaly spot in the sensor data. Results: According to exploratory data analysis, the distribution of accelerator pedal sensor values is very much skewed to the left. The motorcycle seemed to have been driven in a city at speed less than 45 kilometers per hour. Traditional process control charts such as X control chart fail due to severe autocorrelation in each sensor data. However, ARIMA model found three abnormal points where they are beyond 2 sigma limits in the control chart. We applied a copula based Markov chain to perform statistical process control for correlated observations. Copula based Markov model found anomaly behavior in the similar places as ARIMA model. In an unsupervised learning algorithm, large sensor values get subdivided into two, three, and four disjoint regions. So extreme sensor values are the ones that need to be tracked down for any sign of anomaly behavior in the sensor values. Conclusion: Exploratory data analysis is useful to find any pattern in the sensor data. Process control chart using ARIMA and Joe's copula based Markov model also give warnings near similar places in the data. Unsupervised learning algorithm shows us that the extreme sensor values are the ones that need to be tracked down for any sign of anomaly behavior.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.48-56
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• 2024

축산업에서 환경의 이상치 탐지와 데이터 예측은 매우 중요한 과제이다. 대부분 시계열 데이터로 수집되는 축산 환경 데이터의 이상치는 급격한 생육환경의 변화와 예상치 못한 전염병의 징후를 나타낼 수 있으므로 이상치를 빠르게 탐지하는 것이 중요하다. 이상치의 빠른 탐지와 효과적인 대응은 가축의 스트레스를 최소화하고 전염병 발생 환경을 조기에 발견하여 농가의 경제적인 손실을 감소시키는 역할을 할 수 있다. 본 연구에서는 축산환경 데이터의 이상치 탐지 분야에서 이상치를 규정하는 경계값(Threshold) 설정에서 두 가지 설정 방법을 이용하여 실험하고 성능을 비교하였다. Mean Squared Error(MSE)를 활용한 이상치 탐지 방법과 Dynamic Threshold를 이용한 이상치 탐지 방법을 이용하여 이를 통해 주어진 이전 데이터의 평균값과의 변동성을 분석하여 이상 상황을 식별하는 연구를 진행하였다. MSE를 활용한 이상치 탐지 방법은 94.98% 정확도를 보였고 표준편차를 활용한 Dynamic Threshold 방법은 99.66%정확도로 성능이 더 우수함을 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.36-47
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• 2023

주요 산업현장에서 설비를 제어하는 산업제어시스템(ICS, Industrial Control System)이 네트워크로 다른 시스템과 연결되는 사례가 증가하고 있다. 또한, 이러한 통합과 함께 한 번의 외부 침입이 전체 시스템 마비로 이루어질 수 있는 지능화된 공격의 발달로, 산업제어시스템에 대한 보안에 대한 위험성과 파급력이 증가하고 있어, 사이버 공격에 대한 보호 및 탐지 방안의 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 비지도학습 형태의 딥러닝 모델이 많은 성과를 보여 딥러닝을 기반으로 한 이상(Anomaly) 탐지 기술이 많이 도입되고 있다. 어어, 본 연구에서는 딥러닝 모델에 전처리 방법론을 적용하여 시계열 데이터의 이상 탐지성능을 향상시키는 것에 중점을 두어, 그 결과 웨이블릿 변환(WT, Wavelet Transform) 기반 노이즈 제거 방법론이 딥러닝 기반 이상 탐지의 전처리 방법론으로 효과적임을 알 수 있었으며, 특히 센서에 대한 군집화(Clustering)를 통해 센서의 특성을 반영하여 Dual-Tree Complex 웨이블릿 변환을 차등적으로 적용하였을 때 사이버 공격의 탐지성능을 높이는 것에 가장 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.247-250
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• 2006

현재 고밀도 반도체제작 환경에서는 Reactive ion Etching (RIE) 과정에서의 생산성을 극대화하기 위해서 비이상적인 공정장비를 발견하는 것이 매우 중요하다. 생산과정에서 오류발견의 중요성을 설명하기 위해 Support Vector Machine (SVM)은 실시간으로 공정오류에 대한 판단에 대한 도움을 주기 위해 사용되었다. baseline run으로부터 얻은 데이터로 SVM 모델을 구성하고 정상인 run 데이터와 비정상 run 데이터로 SVM 모델을 검증한다. 통계적 공정제어에서 흔히 이용되는 control limits를 도입하여 정상데이터가 내재하고 있는 램덤 변화율이 반영된 SVM 모델 기반의 control limits를 수립하고, 그 control limits를 바탕으로 오류발견을 실행한다. SVM을 이용함으로써 RIE의 오류발견은 run to run 기반에 정상인 run데이터는 0% 오류율이 증명되었다.