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GAN으로 소량 고장 데이터 증강하기: CWRU 베어링 데이터셋 이상 탐지 정확도 개선 실험
들어가며 산업 현장에서 설비 고장 데이터는 희소하지만 치명적입니다. 정상 운전 데이터는 넘쳐나지만, 정작 학습에 필요한 고장 데이터는 몇 개 안 되는 경우가 대부분이죠. 이런 불균형 데이터(Imbalanced Data) 문제를 해결하기 위해 GAN(Generative Adversarial Network)을 활용한 데이터 증강 기법이 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 CWRU 베어링 데이터셋을 사용해…