[논문]선박내부 이상감지의 정확도 향상을 위한 실시간 신뢰구간 추정

김영주; 허유경; 정민아

선박내부 이상감지의 정확도 향상을 위한 실시간 신뢰구간 추정
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김영주 (목포대학교 컴퓨터공학과) , 허유경 (목포대학교 컴퓨터공학과) , 정민아 (목포대학교 컴퓨터공학과)

본 논문은 선박내부의 센서데이터 이상감지를 위해 실시간 신뢰구간을 설정하고 신뢰구간을 초과하거나 미만이 되면 경보를 통해 관리자에게 알려주는 모니터링을 위한 신뢰구간 추정이다. 여기서, 이상 감지 예측의 정확도 향상을 위해 단순지수평활법과 이동평균법의 평균제곱오차를 비교 평가 하였다. 실험결과, 이동평균법의 평균제곱오차가 단순지수평활법 보다 적게 나와 선박 내부 모니터링을 위한 신뢰구간은 이동평균법을 적용하였다.

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문제 정의

본 논문에서는 시계열데이터 예측 방법을 비교 평가하여 센서데이터의 이상감지 예측의 정확도 향상을 위한 신뢰구간을 추정 하였다. 이는, 연속형 시계열데이터는 실시간마다 변하는 신뢰구간을 가진다는 특성을 반영하기 위한 실험으로 시계열데이터의 추세를 반영하는 이동평균법이 효과적임을 확인하였다.

제안 방법

그에 반해 이동평균법은 실측값에 따른 추세를 반영한 결과가 나타났다. 본 논문에서 제안한 모니터링은 실시간 모니터링으로 최근 센서데이터의 값을 반영하여 신뢰구간을 설정하기 위해서는 이동평균법을 사용해야 한다. 더불어, 평균제곱오차가 단순지수평활법은 0.

대상 데이터

센서데이터는 연속형 시계열 데이터로 각각 1초에 한개씩의 온도 정보를 ServerPC로 보냈다. 수집된 원시데이터는 1초 단위로 전처리하고 시계열 분석을 위한 데이터 정제 작업을 하여 총 200개의 온도 데이터로 실험을 하였다.

데이터처리

본 논문에서는 센서데이터의 이상 감지를 위해 신뢰구간을 설정하고 신뢰구간을 초과하거나 미만이 되면 경보를 통해 관리자에게 알려주는 모니터링을 위해 시계열 데이터 예측 방법인 단순지수평활법과 이동평균법의 평균제곱오차를 비교 평가 하였다. 실험결과, 이동평균법의 평균제곱오차가 단순지수평활법 보다 작게 나와 선박 내부 모니터링을 위한 신뢰구간은 이동평균법을 적용하였다.
실험결과, 이동평균법의 평균제곱오차가 단순지수평활법 보다 작게 나와 선박 내부 모니터링을 위한 신뢰구간은 이동평균법을 적용하였다. 시계열 예측값 실험은 SPSS를 사용하였다. 관리자는 실시간마다 변하는 신뢰구간에 따른 모니터링 정보를 활용하여 선박 내부에서 발생한 위급한 상황에서 신속하고 정확하게 의사결정을 할 수 있다.

이론/모형

본 논문에서는 센서데이터의 이상 감지를 위해 신뢰구간을 설정하고 신뢰구간을 초과하거나 미만이 되면 경보를 통해 관리자에게 알려주는 모니터링을 위해 시계열 데이터 예측 방법인 단순지수평활법과 이동평균법의 평균제곱오차를 비교 평가 하였다. 실험결과, 이동평균법의 평균제곱오차가 단순지수평활법 보다 작게 나와 선박 내부 모니터링을 위한 신뢰구간은 이동평균법을 적용하였다. 시계열 예측값 실험은 SPSS를 사용하였다.

성능/효과

본 논문에서 제안한 모니터링은 실시간 모니터링으로 최근 센서데이터의 값을 반영하여 신뢰구간을 설정하기 위해서는 이동평균법을 사용해야 한다. 더불어, 평균제곱오차가 단순지수평활법은 0.0132이고 이동평균법은 0.0095로 이동평균법이 오차 또한 적게 나타났다.
본 논문에서는 시계열데이터 예측 방법을 비교 평가하여 센서데이터의 이상감지 예측의 정확도 향상을 위한 신뢰구간을 추정 하였다. 이는, 연속형 시계열데이터는 실시간마다 변하는 신뢰구간을 가진다는 특성을 반영하기 위한 실험으로 시계열데이터의 추세를 반영하는 이동평균법이 효과적임을 확인하였다. 추후, 같은 시간 간격으로 이산형 시계열 데이터를 수집하여 실험, 분석하여 연속형 시계열 데이터의 예측을 보정해야 한다.

후속연구

추후, 같은 시간 간격으로 이산형 시계열 데이터를 수집하여 실험, 분석하여 연속형 시계열 데이터의 예측을 보정해야 한다. 또한, 다양한 센서 데이터의 모니터링 적용과 이상치와 결측치 그리고 오작동 등을 시계열데이터 분석 결과를 근거로 구분 예측할 수 있는 연구가 필요하다.
이는, 연속형 시계열데이터는 실시간마다 변하는 신뢰구간을 가진다는 특성을 반영하기 위한 실험으로 시계열데이터의 추세를 반영하는 이동평균법이 효과적임을 확인하였다. 추후, 같은 시간 간격으로 이산형 시계열 데이터를 수집하여 실험, 분석하여 연속형 시계열 데이터의 예측을 보정해야 한다. 또한, 다양한 센서 데이터의 모니터링 적용과 이상치와 결측치 그리고 오작동 등을 시계열데이터 분석 결과를 근거로 구분 예측할 수 있는 연구가 필요하다.

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