본 포스트에는 CPS시스템에 딥러닝(DNN + LSTM) 모델과 SVM모델을 적용한 논문을 간단하게 정리한 글 입니다.

작성자 : 박상민 - (주)인스페이스 미래기술실 연구원

본 포스트는 약 4개월간 이상감지(Anomaly Detection)를 연구하게 되면서 공부했던 논문, 구현체 등을 정리해 공유하는 글 입니다.

항공우주분야의 이상감지를 연구해왔기 때문에 대부분의 내용이 도메인에 밀접한 내용이 있으니 참고하시면 좋을 것 같습니다.

5. Anomaly Detection for a Water Treatment System Using Unsupervised Machine Learning 5

• CPS(Cyber-Physical System)는 물리적 프로세서와 상호작용하는 컴퓨팅 요소로 구성된 복잡한 시스템입니다.

• CPS에서는 제어요소, 네트워크 또는 물리적 공격으로 이상현상이 일어날 수 있다고 논문에서는 말합니다.

• 본 논문에서는 CPS상의 이상을 감지하는 방법에 대해서 두 가지의 비지도학습 방안을 제안하였고, CPS시스템에 적용하였습니다.

• 두 가지 방안은 LSTM layer가 있는 DNN 네트워크와 SVM을 사용하는 방안입니다.

• 실제로 적용해보니, DNN 네트워크가 Precision과 F-score가 더 높았고, SVM이 Recall이 더 높았다고 말말합니다.

  

• 하지만 DNN네트워크는 학습에 2주가 걸렸고, SVM은 30분이 걸렸다고 설명합니다.

• 두 가지 방법모두 센서 값의 점진적인 변화를 탐지 못하는 한계점도 있었다고 논문에서는 밝힙니다.