Bayesian Network으로 해상사고 데이터를 분석해보자.

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) YouTube 영상: 들어가 보자. 딥러닝 기반의 모델들이 주목을 받기 전에는 Support Vector Machine, Decision Tree (Random Forest), Bayesian Networks 등과 같은 모델 또는 여러 모델들을 묶어서 활용하는 ensemble 방법론들이 기계학습 분야의 주전 멤버 역할을 했었다. 이러한 방법들 중에서, Graphical model 중의 하나인 Bayesian 더보기…

IT 응용 분야들 사이의 관련성을 간단히 측정해 보자.

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 들어가는 말 최근의 IT(Information Technology)는 활용되지 않는 분야가 거의 없으며, 각 분야의 특성과 요구사항에 맞추어 여러가지 형태로 활용된다. 만약 내가 일하고 있거나 관심을 가지고 있는 분야의 IT기술과 그와는 다른 분야에서 주로 활용되고 있는 IT기술들 사이의 전체적인 유사도나 관련성을 측정할 수 있다면 어떤 일을 더보기…

기술 흐름의 탐지와 분석 (2)

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 들어가며… 지난 포스트 (기술 흐름의 탐지와 분석 (1))[1]에서는 단일 기술 키워드를 바탕으로 기술 변화의 흐름을 분석했었다. 이번 포스트에서는 인공지능과 관련된 중요한 응용과 세부 기술들 사이의 상관성의 변화를 정량적으로 측정해 보자. 이러한 측정 결과를 통해서는, 특정 응용에 대해 이해하거나 해당 응용을 구현하고자 할 때, 더보기…

내가 일하고 있는 분야에서는 인공지능을 얼마나 활용하고 있을까? (1)

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 들어가며… 인공지능 분야의 연구결과들은 컴퓨터로 풀 수 있는 문제들에 대한 새로운 해결법을 제시하는 경우가 많기 때문에, 다양한 분야의 문제들에 대해 새로운 해결 방향을 제시할 수 있다. 인공지능 분야의 연구를 크게 나누어 보면, 새로운 인공지능 모델이나 알고리즘을 개발하는 부류와, 문제의 해결 과정에 인공지능 모델이나 더보기…

자신의 실수를 개선하면서 조금씩 똑똑해지는 anomaly detection 모델을 만들 수 있을까?

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 기본적인 anomaly detection 과정은 지난 포스트 [1][2]에서는 정상적인(normal) 기계 진동 데이터와 비정상적인(anomaly) 기계 진동 데이터가 확보된 상황에서, 학습모델로 하여금 normal 데이터의 특성을 학습하게 한 뒤에, 새로 입력되는 데이터에서 anomaly 데이터를 탐지하도록 하는 개념을 소개하였다. 해당 포스트들에서 소개한 실험결과를 통해 우리가 구현한 anomaly 탐지 더보기…

기계 진동(소음)에 나타나는 이상 패턴을 자동으로 탐지할 수 있을까? (2)

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 1편에 이어서. 지난 포스트(https://inforience.net/2019/05/07/machine_vibration/)에서는 CRNN(Convolutional-RNN)을 활용하여 기계 진동(소음)에 포함된 이상 패턴을 탐지하는 방법에 대해 간단하게 소개하였다. 이번 포스트에서는 좀 더 충분한 양의 데이터에 다른 종류의 학습 모델을 적용한 결과를 간략하게 확인해 보자. 데이터 설명 2016년도에 IEEE Transactions on Reliability에 발표된 논문[1]은 진동(소음) 데이터를 더보기…

기계 진동(소음)에 나타나는 이상 패턴을 자동으로 탐지할 수 있을까?

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 2편 바로가기 : https://inforience.net/2019/06/08/machine-vibration2/ 기계 진동(소음) 분석…?? 기계 장치가 발생시키는 진동(소음)이 나타내는 패턴을 이해하고, 이상 패턴을 정확히 탐지(분류)할 수 있는 지능적인 모듈을 구현할 수 있을까? 이러한 기능이 구현되어 실시간으로 기계 장치의 상태를 모니터링할 수 있게 된다면, 작업자들에게는 큰 도움이 될 수 있다. 예를 더보기…

심전도(ECG)에 나타나는 이상 패턴을 자동으로 탐지할 수 있을까?

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 심장박동 패턴에 대한 분석의 필요성 사람의 심장박동이 나타내는 패턴을 이해하고, 이상 패턴을 정확히 탐지(분류)할 수 있는 지능적인 모듈을 구현할 수 있을까? 이러한 기능이 구현되어 실시간으로 심장박동 패턴을 모니터링하는 장치에 탑재된다면, 심장질환을 가진 사람들에게는 큰 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 부정맥, 협심증이나 심근경색 더보기…

소리를 기반으로 내가 처한 상황을 이해하는 모듈을 만들 수 있을까? (1)

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 내가 활동하는 공간에서 발생하는 소리를 정확히 탐지하고, 더 나아가 그와 관련된 상황까지 판단할 수 있는 지능적인 모듈을 구현할 수 있을까? 이러한 기능이 구현되어 실제 환경에서 활용된다면, 소리를 잘 듣지 못하는 분들이나, 거동이 불편한 분들에게는 큰 도움이 될 수도 있다. 예를 들어, 비상상황이 발생하여 더보기…

Inforience in 2018

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) In 2018 Inforience has been involved in a variety of researches related to detecting and interpreting patterns from continuously collected data. Here are some of the key R&D projects Inforience has conducted in 2018. (1) Detecting anomalous patterns in mechanical vibration (noise) data 더보기…