Smart Factory 서비스를 위한 진동/압력/온도 센서의 Anomaly Detection 개발

본 글은 SKT AI Fellowship 과제로 진행되는 Smart Factory 서비스의 핵심인 예지 정비(Predictive Maintenance)를 위한 이상치 탐지(Anomaly Detection) 모델 개발 연구를 소개합니다. Smart Factory에서 설비 고장으로 인한 다운타임을 방지하는 것은 매우 중요하며, 이를 위해 AI 분석을 통한 이상치 탐지가 필수적입니다.

연구는 SKT GrandView 서비스에 탑재될 이상치 탐지 모델 개발을 목표로 하며, NASA & CWRU Bearing Dataset을 활용하여 검증을 진행합니다. Raw 데이터의 품질 향상을 위해 Wavelet과 같은 주파수 변환 기법을 적용하는 방안을 모색하고 있습니다.