Topic
제로 샷 학습 기반 복합 고장 상태 진단
Information
발표날짜 : 2024.11.07
발표장소 : 대한기계학회 2024년 학술대회
발표자 : 정준하
Deck
Overview
최근 인공지능 기술의 발전은 회전체 상태 진단 분야에 큰 영향을 미치며 관련 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 진단 기술은 주로 단일 고장을 대상으로 설계되어 있어, 실제 시스템에서 자주 발생하는 복합 고장에 대한 정확한 진단이 어렵고, 복합 고장을 추가로 진단하기 위해 실험 데이터를 수집하는 과정은 추가적인 비용과 시간이 소모된다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 학습에 포함되지 않은 복합 고장의 진단 정확도를 향상시키기 위해 제로 샷 학습 기반의 복합 고장 상태 진단 기술을 제안한다.
Presenter's Review
1. 단일 고장 A와 단일 고장 B에 대한 상관성 및 연관성을 분석해보고 활용해본 것인지 궁금하다.
A : 해당 연구는 아직 초기 단계로, 복합 고장 진단을 위한 제로 샷 모델의 전체적인 구조를 설계하는 것이 초기 목표이다. 단일 고장 A와 B의 상관성 및 연관성 분석에 대한 아이디어는 흥미롭고, 이를 제로 샷 모델에 적용하는 방안도 검토해보겠다.
2. 성능이 잘 나왔다고 생각하는 데, 잘 안 나오는 케이스는 어떠한 이유인지 궁금하다.
A : 연구를 통해 현재 생각하고 있는 것은 데이터의 문제라고 생각한다. 해당 복합 데이터는 노이즈가 크고, 고장 주파수가 잘 보이지 않기 때문에 이러한 결과가 발생했을 것으로 사료된다. 현재는 복합 고장을 고려한 디노이징 연구를 병행하여 수행 중이다.
3. Multimodal 케이스에서는 해당 연구 주제가 어떤 방식으로 적용되어야 하는가.
A : 이미지에 경우 언어를 통해서 Semantic Representations을 쉽게 정의할 수 있지만, 신호에서는 이를 정의하는 연구가 병행되어야 한다고 생각한다. Multimodal의 경우, 다양한 측면에서 Semantic Representations을 정의할 수 있을 것이고, 이를 통해 제로 샷 기반의 고장 진단의 성능을 발전시킬 수 있을 것으로 생각한다.
Topic
제로 샷 학습 기반 복합 고장 상태 진단
Information
발표날짜 : 2024.11.07
발표장소 : 대한기계학회 2024년 학술대회
발표자 : 정준하
Deck
Overview
최근 인공지능 기술의 발전은 회전체 상태 진단 분야에 큰 영향을 미치며 관련 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 진단 기술은 주로 단일 고장을 대상으로 설계되어 있어, 실제 시스템에서 자주 발생하는 복합 고장에 대한 정확한 진단이 어렵고, 복합 고장을 추가로 진단하기 위해 실험 데이터를 수집하는 과정은 추가적인 비용과 시간이 소모된다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 학습에 포함되지 않은 복합 고장의 진단 정확도를 향상시키기 위해 제로 샷 학습 기반의 복합 고장 상태 진단 기술을 제안한다.
Presenter's Review
1. 단일 고장 A와 단일 고장 B에 대한 상관성 및 연관성을 분석해보고 활용해본 것인지 궁금하다.
A : 해당 연구는 아직 초기 단계로, 복합 고장 진단을 위한 제로 샷 모델의 전체적인 구조를 설계하는 것이 초기 목표이다. 단일 고장 A와 B의 상관성 및 연관성 분석에 대한 아이디어는 흥미롭고, 이를 제로 샷 모델에 적용하는 방안도 검토해보겠다.
2. 성능이 잘 나왔다고 생각하는 데, 잘 안 나오는 케이스는 어떠한 이유인지 궁금하다.
A : 연구를 통해 현재 생각하고 있는 것은 데이터의 문제라고 생각한다. 해당 복합 데이터는 노이즈가 크고, 고장 주파수가 잘 보이지 않기 때문에 이러한 결과가 발생했을 것으로 사료된다. 현재는 복합 고장을 고려한 디노이징 연구를 병행하여 수행 중이다.
3. Multimodal 케이스에서는 해당 연구 주제가 어떤 방식으로 적용되어야 하는가.
A : 이미지에 경우 언어를 통해서 Semantic Representations을 쉽게 정의할 수 있지만, 신호에서는 이를 정의하는 연구가 병행되어야 한다고 생각한다. Multimodal의 경우, 다양한 측면에서 Semantic Representations을 정의할 수 있을 것이고, 이를 통해 제로 샷 기반의 고장 진단의 성능을 발전시킬 수 있을 것으로 생각한다.