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본 논문에서는 빅데이터 기반 열 공급망의 이상탐지를 위한 기계학습 방법에 대해 연구하였다. 특히, 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 정상 데이터를 기반으로 이상 데이터를 생성하는 방법을 제시하였으며 임계점 기반(Threshold-based) 이상탐지 방법 및 기계학습 기반(Machine Learning-based) 이상탐지 모델을 사용해 성능 차이를 비교하였다. 비교 결과 임계점 기반 모델보다 기계학습 기반 모델에서 높은 성능을 보였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안방법
4. 실험방법
4.1. 데이터셋
4.2. 인공 이상 데이터 생성
4.3. 실험환경
5. 실험결과
6. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 오윤서 [ 세종대학교 인공지능학과 ]
• 박수연 [ 세종대학교 인공지능학과 ]
• 문현준 [ 세종대학교 컴퓨터공학과 ]
• 심태용 [ 세종대학교 인공지능학과 ]
• 이수진 [ 세종대학교 인공지능학과 ]
• 전창재 [ 세종대학교 인공지능학과 ] 교신저자

참고문헌