-발표자 후기-



[발표주제 및 요약]



발표제목: A Control Chart based on Incremental SVDD Algorithm
for Nonlinear and Time-Varying Processes



발표 내용은 Incremetal SVDD를 이용하여 시간에 따른 정상데이터의 변화를 반영할 수 있는 관리도를 제안하였다.
기존에 Incremetal SVDD는 이상을 탐지할 수 있는 구조가 없기 때문에 관리도로 바로 적용할 수 없었고, 이러한 문제를 해결하기 위해 붓스트랩을 이용한 관리한계선을 추가하여 업데이트 하는 로직을 제안하였다.
제안 방법은 데이터의 패턴이 정규분포를 따르지 않는 비선형패턴이면서 그 형태가 시간에 따라 변동하는 경우에 관리도 모델을 업데이트 해주기 때문에 false alarm을 줄이는데 효과적이고, 또한 이상치 판정도 가능하다는 장점이 있다.
케이스 스터디를 통해 제안 방법의 가능성을 확인하였으며, 향후 논리적인 시물레이션을 통해 제안 방법의 타당함을 입증할 것이다.



[발표 후 질문]



질문: 시간에 따라 정상패턴이 변화할 때 새로운 서포트 벡터를 찾는 방법인데, 정상 패턴이 시프트 일어나는 원인이 무엇인가?
대답: 시간에 따라 변동하는 원인은 기계의 노후가 될 수도 있고 화학작용 등에 의해서도 일어날 수 있다.
대답에 대한 의견: 질문을 오해하여 실제 현업에서 일어나는 시간에 따른 변동의 원인에 대해 대답했다. 그러나 정정된 질문은 알고리즘을 통해 원인이 되는 것을 찾을 수 있냐는 것이었다. 아직까지는 고려하지 않은 내용이며, 향후 고민해보겠다고 대답하였다. 처음에 질문을 정확히 파악하지 못한 이유는 15분이라는 발표 시간을 맞추기 위해 조금 급한 마음으로 발표했기 때문이다. 조금 더 침착하게 질문의 요지를 파악해야겠다. 또한 하나의 질문이었지만, 많은 생각을 하게 되는 질문이었다. 실제 현업에서는 문제가 일어난 것을 탐지하는 것도 중요하지만 이제는 더욱 나아가서 그 문제의 원인이 되는 변수가 무엇인지를 파악하는게 필요한 것 같다. 또한 현재 연구를 확장할 수 있는 좋은 질문이었다. 서포트 벡터가 업데이트 되는 원인 변수 또는 원인 데이터에 대해 고민할 것이다.



-청취자 후기-



염봉진 KAIST 명예교수님의 품질 및 신뢰성 분야의 흐름과 발전 방향이라는 주제의 섹션이 흥미로웠다. 현재하고 있는 연구 분야이기 때문에 더욱 관심이 갔으며, 이 분야의 추세가 어떠한지를 파악하는 좋은 자리였다. 관리도에 대한 연구는 여전히 활발하며 이러한 모니터링 기법을 향후 헬스케어 등의 다른 분야에 적용해서 이 분야의 연구를 꾸준히 이어가야겠다는 생각도 들었다.