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다변량 시계열 Boundary 예측 및 신뢰도 평가 기법 기반 LNG 운반선 메인 엔진 시스템의 조기 이상 탐지
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.5.429
최근 해양 및 조선 산업 전반에서 선박의 비정상적인 동작을 탐지하고 원인과 결과를 해석하기 위한 연구가 활발하다. 본 연구에서는 대형 조선소에서 건조한 LNG 운반선에서 추출되는 다변량 시계열 센서 데이터를 활용하여 메인 엔진 시스템의 조기 이상 탐지를 수행한다. 이상 동작의 조기 예측을 위해서 현재 시점의 센서 데이터로 미래의 값을 예측하는 과정이 필요하며 이 과정에서 실제 미래값과 예측값의 차이인 예측 잔차(Prediction residual)가 발생한다. 발생한 잔차는 조기 이상 탐지 결과에 중대한 영향을 미치므로 이를 보상하는 과정이 필요하다. 본 연구진은 시계열 예측 모델의 예측 상한(Upper boundary) 혹은 예측 하한(Lower boundary)을 학습할 수 있는 새로운 손실함수를 제안한다. 제안하는 손실함수로 학습된 시계열 예측 모델은 시계열 예측 잔차를 보상하여 조기 이상 탐지 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 또한, 제안하는 신뢰도 모델은 시계열 예측 잔차와 신뢰도 잔차의 유사성을 활용하여 예측값의 실시간 신뢰도를 평가한다. 본 연구에서 제안한 조기 이상 탐지 알고리즘의 적용 결과, 제안한 예측 상한을 학습한 예측 모델은 MSE 손실함수로 학습된 베이스라인 예측 모델이 출력 가능한 예측값의 상한을 출력하며 베이스라인 모델의 미래 예측값이 실제 미래값보다 낮아서 임계값 기반의 이상 판별자가 예측 판별하지 못한 이상 동작을 판별할 수 있게 하였다. 실험 결과, 중요 평가 도구인 Recall에서 베이스라인 모델의 성능 0.4001 대비 제안한 기법의 성능 0.9532로 성능이 향상되었다. 이는 실제 운항에서 발생하는 다양한 운항 스타일에 강인한 조기 이상 탐지를 할 수 있다는 것을 의미한다.
