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지금까지는 PdP(Advanced Pattern Recognition)가 오랜 시간 동안 검증된 방식으로 안정적인 성능을 제공해왔지만, 최근 더욱 정교한 패턴 분석을 가능하게 하는 새로운 솔루션, EAD(Enhanced Anomaly Detection) 가 주목받고 있습니다.
어떤 방향으로 설비 예측 기술이 진화하고 있는지 살펴보겠습니다.
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PdP는 고정된 데이터 스냅샷을 기반으로 정상(reference) 데이터와 비교하여 이상 여부를 판단하는 방식
단일 시점의 데이터를 사용하여 가장 유사한 정상 데이터를 찾아냄
과거의 운영 조건과 무관하게 판단
가중 평균 기법으로 예측 정확도를 높임
이 방식은 다양한 산업군에서 수년간 적용되며 그 신뢰성과 실효성이 이미 입증되었습니다.
EAD는 신경망 기반, 특히 LSTM(Long Short-Term Memory) Autoencoder 를 활용한 방식으로 시간의 흐름을 고려한 패턴 인식이 핵심
연속된 시계열 데이터를 분석하여 설비 상태 예측
과거부터 현재까지의 변화를 반영해 이상 징후를 감지
기동, 정지, 램핑 등 다양한 운전 조건을 학습
이러한 접근은 PdP로는 감지하기 어려웠던 미묘한 패턴 변화를 포착할 수 있도록 도와줍니다.
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주요 차이점 비교표**
| 구분 | PdP(Advanced Pattern Recognition) - 검증된 솔루션 | EAD(Enhanced Anomaly Detection) - 신기술 |
|---|---|---|
| 센서 입력 | 모델당 최대 234개의 센서 (평균적으로 모델당 40개 이하) | 모델당 1000개 이상의 센서 입력 가능 |
| 데이터 유형 | 아날로그 센서 데이터만 사용 (일부 디지털 데이터 예외 처리 가능) | 아날로그 및 디지털 데이터 모두 활용 가능 |
| 모델 학습 | 전문가(SME) 필요, 이상 데이터 제거 필요 | 반(半) 지도 학습으로 일부 이상 데이터 허용, SME 관여 감소 |
| 설비 운영 모드 처리 | 여러 운영 모드 지원 (각 모드별 개별 학습 필요) | LSTM 기반으로 하나의 모델에서 연속적 운영 데이터 학습 가능 |
| 학습 속도 및 연산 부담 | 빠른 모델 학습, CPU 부하 적음 | 대량 데이터 학습 필요, 모델 크기에 따라 CPU/GPU 자원 사용 가능 |
| 학습 데이터 요구사항 | 연속된 시간 데이터 필요 없음, 다양한 주기 가능 | 훈련용 데이터는 연속된 시간 시리즈로 구성되어야 함 |
| 예측 정확성 | 실제 값과 오차 3% 이내 | PdP보다 높은 정확도 제공 |
| 실전 적용 경험 | 15년 이상 다양한 산업에서 신뢰성 검증됨 | 최신 기술로 실전 적용 중, 높은 변동성을 가진 설비 운영 예측에서도 유망한 결과 도출 |
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하지만 설비가 복잡해지고, 데이터가 풍부해진 현재에는 더 높은 예측 정밀도가 요구되고 있습니다. EAD는 이러한 시대적 요구에 맞춰 등장한 진보된 솔루션으로, 연속된 데이터를 통한 학습과 정밀한 이상 탐지 능력으로 예지 정비의 새로운 가능성을 열어주고 있습니다.
두 솔루션은 경쟁 관계라기보다는, 현장 여건과 데이터 수준에 따라 상호보완적으로 활용될 수 있습니다. 앞으로의 설비 예측 기술은 이 두 가지 방식의 적절한 조합과 발전을 통해 더욱 정교해질 것입니다.
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