Ai26 [이상치 탐지] 논문 리뷰 - 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. 0. Abstract 산업 부문의 급속한 성장은 보다 생산적이고 신뢰할 수 있는 기계의 개발을 요구했으며 따라서 복잡한 시스템으로 이어진다. 이와 관련하여 기계에서 알려지지 않은 이벤트를 자동으로 감지하는 것은 특성화되지 않은 치명.. 2022. 3. 7. [이상치 탐지] 논문리뷰 -(요약) A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data 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. Summary 데이터 셋 Synthetic dataset , power plant dataset : Unsupervised학습 시, normal data 이용 및 검증으로는 이상치를 넣는다. Reconstruction을 이용하고 Forecasting을 이용하지 않는다. Input : time windows : 3개 ( short(10), medium(.. 2022. 3. 6. [AI 데이터 연구단] 재난 대응 시나리오 및 주요 행동 요령 https://github.com/rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling.git GitHub - rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling Contribute to rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling development by creating an account on GitHub. github.com 재난대응 전문가 시스템 (한국 환경산업기술원) 우리나라 재난에 의한 피해가 지속적 발생 특히 다수의 상하수도시설에서는 내진설계가 적용되지 않음. 따라서 비상급수관리 내진보강 등의 시설 재난에 대한 피해대응이 미흡함. 재난안전연구원에 따르면 재난으로 인한 공공시설의 피해액이 전체의 69.5%이므로 공공시설에 대한 .. 2022. 1. 28. 삼성헬스 (갤럭시워치) 데이터 분석 #1 https://github.com/rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling.git GitHub - rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling Contribute to rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling development by creating an account on GitHub. github.com 수면 체크를 하는 도중 갤럭시 워치와 연동된 데이터의 값들이 궁금해졌고 갤럭시 워치와 연동된 갤럭시 폰에 있는 워치 데이터들을 가져왔다. 경로 : 갤럭시 삼성 헬스 설정>개인 데이터 다운로드>엑셀 데이터 이 곳에 있는 데이터에 변수명에 대한 설명을 알고 싶어 갤럭시 워치& 삼성 헬스 관련 문의도 넣었지만 무응답이.. 2022. 1. 25. Sleep AI Challenge 2021 ver.2 https://github.com/rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling.git GitHub - rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling Contribute to rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling development by creating an account on GitHub. github.com Sleep AI Challenge 2021 ver.2 -적외선 수면 동영상을 이용한 수면 단계 예측 적외선 수면 동영상을 이용하여 30초 간격으로 수면 단계(Wake, Light Sleep(N1, N2), Deep Sleep(N3, REM)) 예측 수면다원검사 중 같이 촬영되는 적외선 수면 동영상은 비접촉식으로 .. 2022. 1. 7. [논문 1-2] 소비자 웨어러블 장치에서 파생된 원시 가속도 및 광혈류 측정기 심박수 데이터를 사용한 수면 단계 예측 https://github.com/rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling.git GitHub - rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling Contribute to rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling development by creating an account on GitHub. github.com 결과 인구 통계 및 요약 PSG 데이터 조사한 모든 알고리즘에서 동작,심박수 및 클럭 프록시와 같은 모든 기능이 분류기에 대한 입력으로 사용될 때 성능이 가장 좋았다. 조사된 모든 분류자에 대한 수면/각성 분류에 대한 성능 메트릭은 표 2–5에 요약되어 있다. 정확한 수면 시간의 비율(수면이 긍정적인 클래스로 취.. 2022. 1. 6. 이전 1 2 3 4 5 다음
