KDST

얼마 전 서울에서 열린 2019 ICCV에 다녀왔습니다. 그 중 가장 기억에 남는 논문들을 간단하게 정리하겠습니다. SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image (Shaham et al.) (paper) ICCV 2019에서 Best paper award를 받은 논문입니다. 이름에서도 알 수 있듯이 하나의 이미지로 학습하는 generative model을 제안했습니다. SinGAN은 아래 그림과 같이 여러 단계의 fully convolutional GAN으로 이루어져 있는데, 각각의 GAN 모델은 이미지에서 다른 scale의 패치 분포를 학습합니다. 인풋으로 다른 노이즈를 줌으로써, 다양한 크기와 화면 비율을 가진 output을 만들 ..

본 게시물에서는 "A deep convolutional neural network with new training methods for bearing fault diagnosis under noisy environment and different working load" (Zhang et al, 2018) 논문을 리뷰하도록 하겠습니다. 이 논문에서는 잡음이 많은(noisy) 환경이나 하중이 달라지는(load shift) 상황에 잘 대응하기 위해 매우 깊은 Convolutional Neural Network 모델을 사용했습니다. Introduction 실제 작업 환경에서는 진동 신호에 잡음이 많이 포함되어 있고 베어링에 가해지는 하중이 변화하기 때문에 딥러닝 모델을 그대로 적용하기 어렵습니다. 이 논문에서..

이전 게시물 : IndIndustrial Anomaly Detection : Survey part 1 저번 게시물에 이어 Bearing Fault Diagnosis 관련 논문을 소개합니다. 저번 게시물에서도 말씀드렸다시피 베어링의 이상을 감지하기 위해서는 여러 종류의 센서 데이터를 사용할 수 있고, 그중에서도 진동 센서 데이터를 가장 많이 사용합니다. 이 분야에서 가장 많이 사용되어 왔던 방법론은 먼저 feature extractor로 모델의 인풋으로 들어갈 피쳐를 추출한 다음, classification 알고리즘을 적용한 것입니다. 저번 게시물에서 autoencoder 기반 방법론을 다루었고, 이번 게시물에서는 CNN 기반 방법론을 소개합니다. Gearbox fault identification and..