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Poster Session 1 차세대컴퓨팅 기술 전 분야

빅데이터 기반 열 공급망의 이상탐지를 위한 기계학습 방법 연구
A Study on Machine Learning Method for Anomaly Detection in Heat Supply Network based on Big Data

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2022.05)바로가기
  • 페이지
    pp.325-327
  • 저자
    오윤서, 박수연, 문현준, 심태용, 이수진, 전창재
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A412367

원문정보

초록

한국어
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

키워드

Anomaly detection class Imbalance data augmentation machine learning.

저자

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

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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