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인공지능/보안

AnomalySense AI

에너지 사용패턴의 딥러닝 학습을 통한 이상징후 탐지, 통계적 예측 모형 분석, 딥러닝 예측모형 분석 및 인공지능 RNN의 LSTM을 적용한 이상징후 탐지

주요 기능

 1   데이터 Visualize 기능 

  • 분석하고자 하는 데이터를 차트에 표시해주며, 이상징후를 보이는 데이터를 차트에 표시함
 

 2   데이터 범위 조정 기능 

  • 방대한 양의 데이터를 확인하고 싶은 부분을 선택하여, 확인할 수 있음
 

 3   이상징후 정렬 기능 

  • 이상징후를 기준에 따라 정렬하고, 확인할 수 있는 기능(기준 : Critical : 75~100점, Major : 50~75점, Minor : 25~50점, Warning : 0~25점)
 

 
 

 
특장점

   센서 데이터의 특성상 완벽하게 수집되는 경우가 많지 않은데, 이를 해결하기 위한 최대 우도 추정법, 확률변수법을 적용하여 학습데이터의 신뢰도 제고

 

 2   이상치의 기준을 정하는 것은 적용 환경마다 상이하기 때문에, 이를 해결하기 위해 예측값과 실제값에 자연로그를 취하여 등분산을 만족하게끔 변환하고 3 시그마 범위에 포함되지 않으면 이상치로 판단함