이상 탐지를 위한 자율-지도 오토인코더

MasterAnomaly detection is to find some unique patterns of a subset of the data that is pre-defined as "normal" by human or is the majority, which allows to detect "anomaly" that is the complement of the set by similarity measures. Recent deep anomaly detection methods use a score measure based on reconstruction loss to measure anomality. However if the dataset is heterogeneous and some of the classes share some properties with the possible anomalous, then the model can be confused to distinguish the normal and the anomalous by only learning single task. To alleviate this, we proposed Self-Supervised Autoencoder that learns reconstruction and classification by self-orgarnized supervision, jointly. Our approach has following advantages: 1) By learning not related directly two tasks, the model can explore different two data spaces of the data, so both tasks cooperate to detect anomalies. 2) Joint architecture improves performance from simply ensembling two models. By the experiment results on three benchmark image dataset, we demonstrate the advantage and the effectiveness of our proposed model.이상 탐지 (Anomaly detection)은 데이터로부터 정상이라 사전 정의된 부분집합 또는 데이터의 대다수를 구성하는 부분집합의 독특한 패턴들을 찾아서, 이를 통해 부분 집합의 여집합, 즉 "비정상"을 찾는 것이다. 최근 딥러닝을 이용한 이상 탐지 방법은 재생성 손실을 통해 비정상을 측정한다. 하지만 데이터 집합이 여러 다른 종류들로 이뤄져있고 비정상 데이터와 정상 데이터가 어떠한 특성을 공유하는 경우 하나의 작업만을 학습한 모델로는 이들을 구분하는 것이 어려울 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 재생성 및 자율-지도 방식으로 생성된 데이터 집합을 통해 분류를 학습하는 자율-지도 오토인코더를 제안한다. 우리의 방식은 다음과 같은 장점이 있다. 1) 직접적으로 관련되지 않은 두 태스크를 학흡하는 것을 통해 데이터의 다른 두 공간을 활용하여 비정상을 탐지할 수 있다. 결합된 구조를 통해 단순히 앙상블하는 것보다 결과가 향상되었다. 이미지 데이터 집합의 실험을 통하여 우리가 제안한 방법의 장점과 효율성을 보였다

Kirigami-inspired composite metastructure for low-frequency vibration

진동은 일상 생활 뿐만 아니라, 반도체, 우주항공, 차량, 선박 등 다양한 분야에서 발생하게 된다. 이때 예기치 못한 진동은 구조물의 피로 손상을 야기하고, 전체 시스템의 성능을 저하시키는 등 매우 좋지 않은 영향을 끼치게 된다. 특히, 저주파 진동은 정밀장비나 인체, 빌딩 등에 매우 민감하게 작용할 수 있기 때문에, 효과적인 진동 저감을 위해서는 저주파 진동 저감은 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 저주파 진동 저감을 위한 키리가미 구조 영감의 복합재료 메타구조를 제안한다. 키리가미 영감을 통해 압축에 따라서 3차원 구조에서 2차원 평면으로 변형이 되도록 설계하여 구조적인 이점을 확보하고자 하였으며, 또한 Quasi-zero stiffness 특성을 통해 저주파에서도 매우 우수한 진동 저감 성능을 갖도록 설계되었다. 해당 키리가미 복합재료 메타구조는 탄소 섬유 강화 TPU를 사용하여 3D 프린팅을 통해 실 제작하였고, 압축 및 진동 테스트를 통해 구조적인 특성과 진동적인 특성을 평가 및 분석하였다.