시계열 센서 데이터 기반 분류 모델을 위한 학습 데이터 셋 품질 평가 방법 - 배수빈 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
센서 데이터는 협동 로봇, 반도체, 모바일 등 다양한 산업에서 수집 및 보관되며, 이러한 데이터들은 학습 목적에 따라 사용되고 있다. 이러한 데이터를 이용하는 기계 학습에서는 학습 모델의 성능이 가장 중요한데, 이는 데이터 품질에 직접적인 영향을 받는다. 따라서, 높은 학습 성능을 얻기 위해서는 학습에 적합한 학습 데이터 셋이 필요하다. 이에 따라 데이터의 품질을 평가하기 위한 지표와 연구가 진행되고 있다. 기존의 데이터 품질 평가는 학습을 위한 데이터가 아닌 데이터베이스 적재에 초점을 두어 기계 학습 특성을 반영하지 않는다. 이를 보완하기 위해 연구된 AI 학습용 데이터 품질 평가 연구들도 많은 산업에서 사용되는 센서 데이터의 특성이 반영된 품질 평가가 아니며, 더욱이 품질을 수치화하여 정량적으로 평가하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 센서 데이터의 특성을 반영한 분류 모델 학습에 적합한 학습 데이터 셋 평가 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 3가지 방법으로 데이터별 대푯값의 실루엣 지수를 이용한 클래스 간 차별성, 클래스의 대표 데이터와 수집된 데이터 간 DTW 차이를 이용한 클래스 내 응집도, 마지막으로 주파수 분해 기반 클래스 간 주파수 대역별 ED를 이용한 노이즈가 특성에 반영되는 정도로 구성되어 있다. 제안하는 연구는 센서 데이터의 특성을 반영하여 분류 모델용 데이터 셋의 품질을 수치화하여 평가할 수 있으며, 품질에 따라 특성 삭제, 노이즈 필터링 등 추가적인 처리를 통해 데이터 셋을 개선할 수 있다. 또한, 데이터의 품질과 학습 성능의 관계를 분석하여 이에 따른 조치를 제안하고 있다.
학위논문(석사)--AI융합네트워크학과,2023. 2
Keywords: 기계 학습 분류 모델; 데이터 셋 품질; 센서 데이터