2022.03 - 2025.12 | 한국연구재단 (중견연구자 지원사업)
- 다양한 형태로 수집되는 산업 데이터로부터 이상징후를 탐지하고 탐지된 이상징후를 해석/설명할 수 있는 방법론 개발
- 개별 데이터 형태에 가장 적합한 Unimodal Anomaly Detection 모델을 학습하고, 각 모델의 이상치 스코어를 결합하는 앙상블 및 후처리 기법을 개발
- 개별 데이터에 적합한 속성 학습(Feature Learning)을 수행하고, 학습된 속성을 효과적으로 결합할 수 있는 Multimodal Anomaly Detection 모델 개발
- 속성 학습 단계에서 이종 데이터 간 속성 학습(Cross-modal Feature Learning)을 통해 다른 형태의 데이터에 포함된 정보를 반영한 속성을 학습하는 모듈 및 학습된 속성을 결합한 Multimodal Anomaly Detection 모델을 개발
Data Science & Business Analytics Lab.
Department of Industrial Engineering, College of Engineering,
Seoul National University
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- 강필성 교수 (pilsung_kang@snu.ac.kr)
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