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…

Inforience 프로젝트 소개 (2018년 7월 현재)

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 2013년 인포리언스 설립 후 2018년 7월까지 인포리언스가 완료했거나, 현재 수행 중이거나, 추진 중인 연구개발 프로젝트의 내용은 다음과 같습니다. 인포리언스가 수행한 모든 프로젝트들은 데이터로부터 특성을 추출, 해석, 활용하는 것들과 관련된 것들입니다. 2018 진행 중인 프로젝트 글로벌 정책 정보의 수집과 활용을 위한 컨트롤 시스템 개발 더보기…

인포리언스 특허 리스트 (2018년 5월 현재)

2018년 5월까지 인포리언스가 등록 완료했거나, 현재 심사 중인 특허의 리스트는 다음과 같습니다. (등록특허, 출원특허 및 미국과 국내특허를 모두 포함하여 18건)   등록 특허 (1) COLLABORATIVE PLATFORM FOR DATA DYNAMICS INTERPRETATION (https://www.google.com/patents/US9691028) (US 9691028 B2) (2) LOCAL SERVICE PROVIDING APPARATUS, METHOD FOR PROVIDING LOCAL SERVICE AND RECORDING MEDIUM FOR THE SAME  (KR 더보기…

CoDIP을 활용하여 1차원 시계열 데이터에 포함된 change point들을 자동으로 탐지하자.(1)

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) Go to English ver. of this article. (https://inforience.net/2018/03/12/changepoints1d-1/) 다음과 같은 일을 하는 시스템을 생각해 보자. 당신의 집중력이 갑자기 떨어지기 시작하는 순간을 자동으로 탐지 자동차의 주행 상태가 갑자기 변화하는 순간을 자동으로 탐지 기계의 동작 상태가 갑자기 변화하는 순간을 자동으로 탐지 새벽 시간의 낯선 소리나 더보기…

Detecting change points in one-dimensional time series data using CoDIP (1)

Go to Korean ver. of this article (https://inforience.net/2018/03/12/changepoints1d-1kor/) Consider a system that performs the following tasks: Automatically detect when your concentration level begins to drop suddenly Automatically detect when driving status of a vehicle suddenly changes Automatically detect when operating status of an equipment suddenly changes Automatically detect strange sounds 더보기…