Sampling rate의 다차원 이산화 기법을 응용한 고장 감지 성능에 미치는 영향 분석

Abstract

데이터 기반 고장 감지 기법 성능은 일반적으로 분석을 위해 수집된 센서 데이터의 품질에 영향을 많이 받는다. 데이터의 품질을 결정하는 요소 중 데이터 수집 단위인 Sampling rate의 경우 일반적으로 클수록 원본 데이터에 가까운 재설계를 하여 시스템의 정확한 상태를 추적할 수 있지만, 그 양이 방대해지는 단점이 있다. 그러므로 본 연구에서는 다차원 이산화 기법을 응용한 고장 감지 성능에 미치는 Sampling rate 의 영향에 대해 분석하였다. Test-bed로부터 2Hz로 수집된 센서 데이터를 활용하였으며, 이를 다시 Resampling 하여 고장 감지 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 Sampling rate을 평균 고장 상태 시간의 1/4이하로 설정할 것을 권장한다.