인공지능 기반 복수의 시계열 데이터에 대한 이상 징후 예측 시스템 및 그 방법
산업분류2631 컴퓨터 제조업외 1
국가과학기술EA0201 생산관리기술외 2
IPCG06N 3/045외 2
서지 사항Bibliography · KIPRIS
출원번호10-2024-0026288 (2024-02-23)
공개번호1020250129922 (20250901)
등록번호1029938090000 (20260716)
법적상태등록 · KIPRIS 조회일 2026-09-07
출원인충북대학교 산학협력단
발명자박태형
원문KIPRIS 원문 보기 · 10-2024-0026288
IPCG06N 3/045G06N 3/04G05B 13/04
산업분류(KSIC)
2631 컴퓨터 제조업
272 측정, 시험, 항해, 제어 및 기타 정밀 기기 제조업; 광학 기기 제외
국가과학기술표준분류
EA0201 생산관리기술생산기반기술
EE0108 인공지능정보이론
EE0109 HumanComputerInterface정보이론
어디에 쓸 수 있는가연구자 확인 문장
아래 내용은 해당 기술의 연구자가 C-TOM 분석 보고서(기업 공개본)에서 확인한 문장입니다.
복수 센서의 시계열에 합성 이상 데이터를 만들어 학습하고 이상 징후와 원인 시계열을 함께 냄
복수의 센서에서 각각 발생하는 시계열 데이터를 한 입력부로 함께 받는 구성을 둠기저장된 다수의 데이터 변형 기법 중 적어도 하나를 랜덤하게 골라 쓰는 구성을 둠입력된 시계열 데이터 중 적어도 하나를 랜덤하게 골라 임의의 합성 데이터를 생성함랜덤하게 선택된 파라미터를 이상 값으로 대체해 합성 데이터를 만드는 종속항을 둠입력받은 시계열 데이터 셋을 정상 데이터로, 생성한 합성 데이터를 이상 데이터로 삼음시계열 데이터 셋과 합성 데이터를 통합해 인공지능 처리가 가능한 형태로 변환함기저장된 인공지능 네트워크로 변환한 데이터 셋의 학습 처리를 수행함학습 모델이 내는 이상 감지 신호를 분석해 입력 데이터 셋의 이상 징후를 예측함각 데이터의 레이어별 가중치를 분석해 이상 징후에 가장 큰 영향을 준 시계열을 예측함레이어별 영향력 점수를 산출하고 그것을 반영해 관심도 점수를 산출하는 구성을 둠관심도 점수가 높을수록 예측된 이상 징후에 기여도가 높은 것으로 분석함이상 징후로 예측된 시계열 데이터를 생성한 센서를 식별하는 것을 초록이 앞세움
제조 데이터 플랫폼의 이상감지 애드온 모듈
산업소프트웨어 개발·공급
구매자제조 현장 데이터 플랫폼을 파는 국내 소프트웨어 기업의 제품팀 (제품 기능 확보 예산)
해결 문제플랫폼이 수집·저장·시각화까지는 하는데 이상 판정은 고객이 임계값을 직접 넣게 두고 있음. 고객마다 라벨된 이상 데이터가 없어 학습형 기능을 얹지 못함.
확인된 근거 문장
KOSIS 정보통신기술산업 주요지표에서 응용소프트웨어개발및공급업 사업체수는 2024년 34,094개임
NTIS 에 시계열 이상 징후 탐지 기반 사용자 행동 분석 도구 개발 과제(핵클(주)·2023년·213,000천원)가 편성됨
이상 데이터 합성 라이브러리의 기술이전·라이선스
산업소프트웨어 개발·공급
구매자이상탐지 모델을 만들어 파는 국내 인공지능 솔루션 기업의 연구개발팀 (외부 기술 도입 예산)
해결 문제학습에 쓸 이상 사례가 고객사마다 모자라 모델 성능이 고객 데이터에 좌우됨. 이상 표본을 만드는 방식은 각자 손으로 짜고 있어 재현이 어려움.
확인된 근거 문장
KOSIS 정보통신기술산업 주요지표에서 응용소프트웨어개발및공급업 사업체수는 2024년 34,094개임
NTIS 에 데이터센터용 AI 기반 이상 예측·감지 솔루션 과제((주)데이톤·2025년·253,300천원)가 편성됨
응용분야 탐색 보고서 · 기업 제공본
이 기술이 어디에 쓰일 수 있는가를 탐색한 결과를 HTML 한 장으로 드립니다 — 한 문장 정의 · 기능 · 응용 후보의 영역 배치 · 연구자가 확인한 문장.
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