배터리 전압·온도 시계열 기반 이상 셀 탐지
개요 배터리팩 충전 과정의 전압 및 온도 시계열을 함수형 데이터로 변환하고, 데이터 특성에 맞춰 FPCA와vd-FPCA로 차원을 줄인 뒤, GMM 기반 등각 예측(Conformal Prediction)으로 통계적으로 보장된 이상 탐지 기준을 설계한 프로젝트입니다. 연구 기간 2024.05~2025.03 데이터 KAMP …
다이캐스팅 공정데이터 이상 탐지
개요 다이캐스팅 공정의 시계열 패턴을 기반으로 불량을 예측하고, SHAP·CCF로 불량의 주요 원인을 해석한 제조데이터 분석 프로젝트입니다. 대회 제4회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 (KAMP, 2024) 기간 2024.10~2024.11(약 2주) 데이터 다이캐스팅 공정 시계열 2,852,465 cells …