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LSTM Autoencoder를 이용한 에스컬레이터 설비 이상 탐지
Escalator Anomaly Detection Using LSTM Autoencoder 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호, 2021 July 14, 2021년, pp.7 - 10  

이종현 ((주)이포즌 기업부설연구소) ,  손정모 ((주)이포즌 기업부설연구소)

초록
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에스컬레이터의 고장 여부를 사전에 파악하는 것은 경제적 손실뿐만 아니라 인명 피해를 예방할 수 있어서 매우 중요하다. 실제 이러한 고장 예측을 위한 많은 딥러닝 알고리즘이 연구되고 있지만, 설비의 이상 데이터 확보가 어려워 모델 학습이 어렵다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제의 해결 방안으로 비지도 학습 기반의 방법론 중 하나인 LSTM Autoencoder 알고리즘을 사용해 에스컬레이터의 이상을 탐지하는 모델을 생성했고, 최종 실험 결과 모델 성능 AUROC가 0.9966, 테스트 Accuracy가 0.97이라는 높은 정확도를 기록했다.

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