이상치탐지3 이상치 탐지] 논문 리뷰 -(4)Deep-Compact-Clustering Based Anomaly Detection Applied to Electromechanical Industrial Systems Deep-Compact- Clustering Based Anomaly Detection Applied to Electromechanical Industrial Systems 본 논문은 MDPI 논문이며, sensors 저널에 등록된 논문이다. Impact Factor는 4.35이며, Unsupervised anomaly detection으로 클러스터링을 이용한 이상값 감지 방법론이다. 또한 LSTM을 기반으로 한 Autoencoder을 쓰기에 이상치 탐지에 적합하다고 생각했다. 4.3. DAECC-OC-SVM Performance Discussion 제안된 이상 탐지 방법의 효율성을 이해하기 위해 행동과 성능을 보여주는 몇 가지 추가 테스트가 제공된다. 이를 위해 먼저 방법론의 핵심, 즉 DAE의 특성화.. 2022. 3. 11. 이상치 탐지] 논문 리뷰 -(3)Deep-Compact-Clustering Based Anomaly Detection Applied to Electromechanical Industrial Systems Deep-Compact- Clustering Based Anomaly Detection Applied to Electromechanical Industrial Systems 본 논문은 MDPI 논문이며, sensors 저널에 등록된 논문이다. Impact Factor는 4.35이며, Unsupervised anomaly detection으로 클러스터링을 이용한 이상값 감지 방법론이다. 또한 LSTM을 기반으로 한 Autoencoder을 쓰기에 이상치 탐지에 적합하다고 생각했다. 아래 그림은 DAECC-DC-SVM 방법의 틀로서, 제안된 이상 탐지 모니터링 방법론의 단계별 흐름도이다. 3. Methodology 3.1. Data Acquisition 제안된 방법론의 첫 번째 단계는 회전 시스템의 상태와 관.. 2022. 3. 10. [이상치 탐지] 논문리뷰 - A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data (2) A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data 본 포스팅은 비지도학습이며 이상치 탐색, 시계열이라는 세가지 키워드를 가진 논문이다. 앞으로 진행할 이상치 탐색에 있어서 필요한 논문이며 AAAI-19에서 발행된 논문이다. 3. Characterizing Status with Signature Matrices 이전 연구는 서로 다른 시계열 쌍 간의 상관관계가 시스템 상태를 특성화 하는데 중요하다고 제안. t-w에서 t까지의 다변량 시계열 세그먼트에서 서로 다른 시계열 쌍 간의 상호 상관을 나타내기 위해 두 시계열의 쌍 별 내적을 기반으로 n x n 시그니처 행렬 Mt를 .. 2022. 3. 5. 이전 1 다음
