초록 ▼

□ 연구개요
엣지 컴퓨팅 환경에서 대규모 센서 데이터를 이용해 효과적인 복합 이벤트 탐지 및 진단을 위한 모델 연구와 그 시스템을 연구 개발한다. 2개 이상의 다중 센서가 사용되는 스마트 공장 환경이나 재난 대비 모니터링 등에서 고신속·고성능 이벤트 탐지를 위한 딥러닝 모델을 연구 개발하였다. 어떤 시간 범위에서 발생하는 센서 값들로 이뤄진 서브시퀀스 임베딩 학습을 위한 오토인코더 신경망 및 코어텐션 연구를 수행하였다. 이를 확장하여, 엣지 컴퓨팅 시스템과 같이 제한적인 환경을 위해 효과적인 비지도학습, 모델 경량화, 샘플링

□ 연구개요
엣지 컴퓨팅 환경에서 대규모 센서 데이터를 이용해 효과적인 복합 이벤트 탐지 및 진단을 위한 모델 연구와 그 시스템을 연구 개발한다. 2개 이상의 다중 센서가 사용되는 스마트 공장 환경이나 재난 대비 모니터링 등에서 고신속·고성능 이벤트 탐지를 위한 딥러닝 모델을 연구 개발하였다. 어떤 시간 범위에서 발생하는 센서 값들로 이뤄진 서브시퀀스 임베딩 학습을 위한 오토인코더 신경망 및 코어텐션 연구를 수행하였다. 이를 확장하여, 엣지 컴퓨팅 시스템과 같이 제한적인 환경을 위해 효과적인 비지도학습, 모델 경량화, 샘플링 기법을 활용한 이벤트 탐지 연구를 수행하였다. 엣지 컴퓨팅 시스템에 필요한 엣지 게이트웨이 및 엣지 서버의 연산자를 설계하였다. 엣지 컴퓨팅 환경을 구축하여 스트림 데이터 처리 및 이벤트 탐지 기능 등을 수행하는 시스템을 연구 개발하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
다중 센서 서브시퀀스의 벡터 임베딩을 위해 오토인코더 심층 신경망 모델을 활용하였다. 서브시퀀스의 중요한 부분을 비지도 학습하기 위해 어텐션 매카니즘을 신경망 구현에 이용하였다. 모델의 작동에 필요한 메모리가 부족하거나, 혹은 모델이 이벤트 발생을 탐지할 때 걸리는 시간을 줄이기 위해 오토인코더 신경망의 최적화로 지식 증류 기법을 활용한 딥러닝 모델을 연구하였다. 이 방법은 다른 어텐션 기반 모델을 사용하더라도 유사한 방법을 통해 어텐션 정보를 증류하고, 신경망 모델을 학습하여 고속 이벤트 탐지를 가능하게 해준다. 어텐션 값과 오토인코더의 재구성 오차값을 이용하여 중요 서브시퀀스 발견 기술을 개발하였다. 그래프 뉴럴 네트워크를 활용한 다변량 시계열 데이터의 표현 학습 연구를 통해 이벤트 탐지 및 진단 기술을 고도화하였다. 오픈 소스 스트림 처리 프레임워크를 활용하여 엣지 컴퓨팅 환경을 구축하고, 엣지 게이트웨이 및 엣지 서버에서 대규모 센서 데이터를 처리하고 딥러닝 모델을 사용하기 위한 연산자를 설계 및 구현하였다. 이를 통해 엣지 게이트웨이 및 엣지 서버를 통합한 복합 이벤트 탐지 시스템을 개발하였다. 위 연구 내용 수행을 통해 당초 계획했던 연구 목표를 모두 달성하였다. 전문 학술지 등록 및 국/내외 학술대회를 통해 연구성과물을 발표하였으며, 센서 데이터 관리 및 이벤트 분석 및 탐지 기술을 보유한 전문 인력들을 배출하였다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
최근 산업 현장에서 IoT 센서, 실시감 감지 시스템 등을 통해서 엄청난 양의 시계열 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 시스템이 작동하는 동안 내부적인 고장이나 외부의 침입으로 인한 비정상적인 상황이 발생할 수 있고, 제때 탐지하지 못하면 오류로 인해 엄청난 경제적 손실이 발생할 수 있다. 연구개발한 딥러닝 기반 복합 이벤트 학습 모델을 통해 시계열 데이터에 레이블이 없더라도 효과적인 비지도학습이 가능하다. 제안한 지식 증류 기법을 통해 모델의 파라미터 수를 줄이면서도 복합 이벤트 탐지에 걸리는 시간을 효과적으로 단축할 수 있다. 연구개발한 엣지 컴퓨팅 기반 시스템을 통해 복합 이벤트 탐지의 모듈화가 가능하고, 대규모 스트림 데이터가 발생하는 스마트 공장 환경 등에서 공정에서 발생하는 장애나 이상 상황에 대해 적시에 대처할 수 있어 생산 공정의 심각한 손실이나 사고 예방의 기초 기술로 활용할 수 있다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 가. 서브시퀀스 임베딩 연구 ... 4
• 나. 복합 이벤트 탐지 및 진단 연구 ... 6
• 다. 엣지 컴퓨팅 기반 시스템 연구개발 ... 12
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 17
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 17
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 17
• 3) 목표 달성 수준 ... 17
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 18
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
• 6. 자체점검표 ... 19
• 7. 참고문헌 ... 20
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 21
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 24
• 끝페이지 ... 39