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생산 설비의 이상탐지를 위한 불규칙 샘플링 시계열 데이터 보정 기법
Irregularly-Sampled Time Series Correction Method for Anomaly Detection in Manufacturing Facility 원문보기

한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회, 2021 Oct. 03, 2021년, pp.85 - 88  

신강현 (창원대학교) ,  진교홍 (창원대학교)

초록
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제조 설비에서 짧은 주기로 수집된 제조 데이터는 시간 간격이 일정하지 않은 불규칙 샘플링 시계열이고 값이 불안정하여 큰 분산을 가지는 경우가 많다. 본 논문에서는 단순이동평균법을 이용하여 불규칙 시계열의 시간 간격을 일정하게 보정함과 동시에 값의 분산을 줄이는 보정 기법을 제안하고, 제안된 보정 기법이 생산 설비의 이상탐지의 성능 향상에 효과가 있음을 확인하였다.

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There are many irregularly-sampled time series in the manufacturing data which are collected from manufacturing facilities by short intervals. Those time series often have large variance. In this paper, we propose irregularly-sampled time series correction method based on simple moving average. This...

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