• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.130-139
• /
• 2024

제조 분야 설비 예지보전을 위해서 진동, 전류, 온도 등 물리 데이터를 기반으로 설비 이상을 탐지하는 인공지능 학습 모델이 활용되고 있다. 설비 결함, 고장 등 설비 이상 유형은 매우 다양하므로, 주로 오토인코더 기반 비지도 학습 모델을 이용한 이상 탐지 방법이 적용되고 있다. 설비 상태의 정상, 비정상 여부는 오토인코더의 재구성 오차를 이용해 효과적으로 분류할 수 있지만, 설비 이상의 구체적인 상태를 식별하는 데 한계가 있다. 설비 불균형, 정렬 불량, 고정 불량 등 설비 이상 상황 발생 시, 설비 진동 주파수는 특정 영역에서 정상 상태와 다른 패턴을 나타낸다. 본 논문에서는 전체 진동 주파수 범위를 N개 영역으로 나누어 이상 탐지를 수행하는 N 분할 이상 탐지 방법을 제시하였다. 압축기의 진동 데이터를 이용해 주파수와 강도를 달리한 9종의 이상 데이터를 대상으로 실험한 결과, N 분할을 적용하였을 때 더 높은 이상 탐지 성능을 나타냈다. 제안 방법은 설비 이상 탐지 이후, 설비 이상 구체화에 활용될 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제15권6호
• /
• pp.1392-1405
• /
• 2019

The cathode voltage of aluminum electrolytic cell is relatively stable under normal conditions and fluctuates greatly when it has an anomaly. In order to detect the abnormal range of cathode voltage, an anomaly detection algorithm based on sliding window was proposed. The algorithm combines the time series segmentation linear representation method and the k-nearest neighbor local anomaly detection algorithm, which is more efficient than the direct detection of the original sequence. The algorithm first segments the cathode voltage time series, then calculates the length, the slope, and the mean of each line segment pattern, and maps them into a set of spatial objects. And then the local anomaly detection algorithm is used to detect abnormal patterns according to the local anomaly factor and the pattern length. The experimental results showed that the algorithm can effectively detect the abnormal range of cathode voltage.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.95-97
• /
• 2022

본 논문에서는 산업 현장에서 발생하는 불량품 탐지 분야에서 효율적으로 생산품의 불량을 탐지할 수 있는 PaDiM 구조의 Backbone 모델을 단일 Wide-ResNet 대신 두 개의 Wide-ResNet을 사용함으로써, 단일 모델에서 추출된 저차원의 Feature를 앙상블을 통해 성능 향상을 일으킬 수 있는 것을 증명하였다. 단일 Wide-ResNet 환경에서는 MVTec 데이터셋에서 생성된 다변량 가우시안 분포가 데이터셋의 적은 샘플수로 인하여 각 클래스 간 불균형이 발생하는 문제를 동종 앙상블을 통해 해결할 수 있었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 동종 모델의 앙상블을 사용함으로써 기존의 One-class classification 환경에서 불량품 탐지환경에서 적은 수의 데이터 샘플 환경에서 성능 향상을 나타낼 수 있음을 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제24권8호
• /
• pp.979-987
• /
• 2021

Multiple Sclerosis (MS) can be early diagnosed by detecting lesions in brain magnetic resonance images (MRI). Unsupervised anomaly detection methods based on autoencoder have been recently proposed for automated detection of MS lesions. However, these autoencoder-based methods were developed only for 2D images (e.g. 2D cross-sectional slices) of MRI, so do not utilize the full 3D information of MRI. In this paper, therefore, we propose a novel 3D autoencoder-based framework for detection of the lesion volume of MS in MRI. We first define a 3D convolutional neural network (CNN) for full MRI volumes, and build each encoder and decoder layer of the 3D autoencoder based on 3D CNN. We also add a skip connection between the encoder and decoder layer for effective data reconstruction. In the experimental results, we compare the 3D autoencoder-based method with the 2D autoencoder models using the training datasets of 80 healthy subjects from the Human Connectome Project (HCP) and the testing datasets of 25 MS patients from the Longitudinal multiple sclerosis lesion segmentation challenge, and show that the proposed method achieves superior performance in prediction of MS lesion by up to 15%.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.369-377
• /
• 2023

산업 제조 분야에서 품질 관리는 불량률을 최소화하는 핵심 요소로, 미흡한 관리는 추가적인 비용 발생과 생산 지연을 야기할 수 있다. 본 연구는 제조품의 텍스쳐 결함 감지의 중요성을 중심으로, 보다 정밀한 결함 감지 방법을 제시한다. DFR(Deep Feature Reconstruction) 모델은 특징맵의 조합 및 재구성을 통한 접근법을 채택하였지만, 그 방식에는 한계가 있었다. 이에 따라, 우리는 제한점을 극복하기 위해 통계적 방법론을 활용한 새로운 손실 함수와 스킵 연결구조를 통합하고 파라미터 튜닝을 진행하였다. 이 개선된 모델을 MVTec-AD 데이터세트의 텍스쳐 카테고리에 적용한 결과, 기존 방식보다 2.3% 높은 결함 분할 AUC를 기록하였고, 전체적인 결함 감지 성능도 향상되었다. 이 결과는 제안하는 방법이 특징맵 조합의 재건축을 통한 결함 탐지에 있어서 중요한 기여함을 입증한다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
• /
• 제64권5호
• /
• pp.837-842
• /
• 2021

An atlantoaxial subluxation from the unstable Os odontoideum by the failure of proper integrations between the embryological somites might be a commonly reported pathology. However, its suspicious origin or paralleled occurrence with other congenital anomalies of vertebral body might be a relatively rare phenomenon. The authors present two cases, who simply presented with clinical signs of prolonged, intractable cervicalgia without any neurological deficits, revealed this rare feature of C1-2 subluxation from the unstable, orthotropic type of Os odontoideum that coincide with congenitally fused cervical vertebral bodies between C2-3. Surprisingly, in one case, when traced from the lower cervical down to the thoracic-lumbar levels during the preoperative work-up process, was also compromised with multi-level butterfly vertebrae formations. Presented cases highlight the association of various congenital vertebrae anomalies and the rationale to fuse only affected joints.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
• /
• pp.99-101
• /
• 2022

이상 행동을 탐지하는 딥러닝 기반 검지 시스템은 동영상 기반 데이터로부터 움직임을 보이는 객체를 추적하고 그 객체의 행동을 분석하여 정상적인 행동 범위를 벗어나는 패턴을 보이는 영역을 이상으로 탐지한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 광학 흐름 추정(Optical flow estimation) 기법을 활용하여 움직임에 대한 특징 정보를 추출하고 이를 학습하여 행동 패턴에 대한 모델링을 수행한다. 모델 학습 및 테스트에 활용되는 데이터셋의 해상도가 낮거나 이상 행동을 표현하는 특징 정보가 부족할 경우 최종 모델 성능에 부정적 영향을 미치게 되며, 특히 광학 흐름이 표현하는 이동량 측면에서 차이가 크게 나지 않는 이상 객체의 경우 탐지가 정확하게 이뤄지지 않는다. 본 연구에서는 동영상 프레임에서 나타나는 객체의 평균 종횡비를 구하고 정상적인 비율을 벗어나는 객체에 대해서 이상 행동을 취하는 샘플로 처리하는 후처리단 모듈을 제안하여 최종적인 모델 성능을 향상시키는 방법을 고안한다.

• 자원환경지질
• /
• 제54권6호
• /
• pp.743-752
• /
• 2021

추가령 단층대가 발달하는 서울-경기 지역에서 단층의 3차원적인 규모를 확인하기 위해서, 곡률 분석(Curvature analysis)과 오일러 디콘볼루션(Euler deconvolution) 등의 중력장 해석 방법을 이용하여 잔여 중력이상을 해석하였다. 또한 2000년 이후 발생한 진앙과 비교하여 단열 특성을 비교하였다. 부게이상에서 포천단층은 경기 북부에서 서울의 중심부를 지나서 서해안 지역까지 연결된 약 100 km 단층으로 진앙이 빈도가 높아 활성 단층의 가능성이 있고, 단층을 경계로 동서 방향으로 7 km 정도의 변위가 관찰된다. 왕숙천단층은 서울을 중심으로 북동부와 서남부로 분절되어 있으나 지하에서 연결을 암시하는 단층 분절로 추정되는 중력이상대가 관찰된다. 특히 2010년 시흥에서 발생한 규모 3.0의 지진은 남북 방향으로 발달하는 20 km 길이의 단층에 의한 것으로 판단된다. 동두천단층의 서쪽 지역(≒5,500 m)은 중력경계면이 동쪽 지역(≒4,000 m)보다 깊게 나타나며 이는 동두천단층을 중심으로 서쪽 지역과 동쪽 지역의 지구조적인 운동이 다르다는 것을 시사한다. 동두천단층에서 발달한 파쇄대의 최대 깊이는 약 6,500 m이며 연구 지역에서는 가장 깊다. 포천 단층은 약 6,000 m, 왕숙천 단층은 약 5,000 m, 경강 단층은 약 6,000 m 깊이까지 파쇄대가 연장되는 것으로 판단된다.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.57-65
• /
• 2021

본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제17권3호
• /
• pp.171-178
• /
• 2014

항공자력탐사의 전처리(pre-processing)는 육상탐사에 비해 손품이 많이 들어가는 복잡한 과정이 더 많아 그래픽 사용자 인터페이스 기반의 전용 처리도구를 이용하는 것이 가장 효율적이다. 본 글에서는 항공자력자료의 전처리 전용 소프트웨어, $KMagLevelling^{TM}$을 개발하고 그 주요 기능을 간략히 소개하였다. $KMagLevelling^{TM}$은 전처리 과정을 크게 세부분으로 구분하여 구현하였다. 세부기능별 사용자 인터페이스 중 편의성과 독창성 측면에서 주목할 만한 기능으로서는 (1) 방대한 양의 항공자력자료 D/B를 비행경로 형태로 시각화하여 표현하는 기법 (2) 취합자료 중 특정 영역의 필요한 자료만의 발췌 (3) 자력자료 내의 원치 않는 부분을 선택적으로 쉽게 제거하는 사용자 인터페이스의 세 가지로 요약된다.