한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)

한국컴퓨터정보학회 (Korean Society of Computer Information)
권호 표지

LSTM Autoencoder를 활용한 전동기 이상 탐지

Motor Anomaly Detection Using LSTM Autoencoder

  • 박준석 (성균관대학교 전자전기공학부) ;
  • 하유진 (성균관대학교 컴퓨터교육과) ;
  • 유재천 (성균관대학교 전자전기공학부)
  • Jun-Seok Park (School of Electronic and Electrical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Yoo-Jin Ha (Dept. of Computer Education, Sungkyunkwan University) ;
  • Jae-Chern Yoo (School of Electronic and Electrical Engineering, Sungkyunkwan University)
  • 발행 : 2023.01.11
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초록

본 논문에서는 LSTM Autoencoder를 활용한 전동기의 Anomaly Detection을 제안한다. 전동기의 Anomaly Detection를 통해 전동킥보드의 고장을 예방하여 이용자의 안전을 보장한다. 전동기로부터 얻은 시계열 진동 데이터와 시계열 데이터 분석에 유의미한 LSTM을 활용한 Autoencoder를 통해 Anomaly Detection을 구현했다. 그 결과 99.9%의 정확도를 기록하였다.

키워드

과제정보

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터지원사업의 연구결과로수행되었음 (IITP-2022-2018-0-01798)