센서 데이터를 활용한 고장 예측 및 주요 인자 분석
데이터가 제한적이고 수집 주기가 적은 상황에서도 해결 가능한 접근법을 고민해야함
1. 데이터 이해와 전처리
데이터를 구조화:
- 수치형 데이터 (예: 온도, 전압 등)와 명목형 데이터 (예: 오류 플래그)를 구분하여 처리합니다.
- 시간적 요소: 고장이 발생하기까지의 시간이나 사용 주기 등의 시간적 변수도 중요한 피처가 될 수 있습니다.
- 데이터 보강: 부족한 데이터를 보완하기 위해 다음 방법을 고려합니다:
- 합성 데이터 생성: 현재 수집된 데이터를 기반으로 몬테카를로 시뮬레이션이나 SMOTE(과소표본화 방지 기법)를 활용하여 데이터를 증강합니다.
- 물리적 모델링: 센서 데이터와 부품 특성을 기반으로 시뮬레이션 데이터를 생성합니다.
2. 주요 인자 탐색 (Feature Selection)
불량과 관련된 핵심 변수를 찾는 것이 중요한 목표입니다. 아래 방법을 추천합니다:
(1) 상관관계 분석
- 수치형 데이터: Pearson 상관계수, Spearman 순위 상관계수를 활용.
- 명목형 데이터: 카이제곱 검정(chi-square test)을 활용.
(2) 변수 중요도 평가
- 트리 기반 모델(랜덤 포레스트, XGBoost)을 학습하고 변수 중요도를 추출하여 주요 변수를 확인합니다.
- Recursive Feature Elimination (RFE) 같은 기법으로 피처를 순차적으로 제거하며 중요도를 평가합니다.
(3) 차원 축소
- PCA (주성분 분석): 수치형 데이터를 대상으로 주요한 주성분을 추출합니다.
- 차원 축소 기법 (t-SNE, UMAP): 데이터 시각화를 통해 분포를 이해하고 주요 패턴을 확인합니다.
3. 불량 예측 모델링
(1) 지도 학습 모델
불량이 발생한 제품과 발생하지 않은 제품의 데이터를 학습에 활용합니다.
- 추천 알고리즘:
- 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, Gradient Boosting (LightGBM, XGBoost), 딥러닝(소규모 데이터에는 과적합 주의)
- 평가 지표: F1 Score, Precision-Recall, ROC-AUC.
(2) 비지도 학습 (클러스터링)
- 군집화 분석 (Clustering): K-Means, DBSCAN 등으로 제품 데이터를 그룹화하고, 각 군집의 특성과 고장 패턴을 분석합니다.
- 고장이 발생한 군집에서의 주요 변수 분포를 확인해 원인을 추정합니다.
4. 데이터가 제한적일 때의 보완 방법
(1) 전이 학습 (Transfer Learning)
다른 가전제품 또는 유사한 회로 데이터셋이 있다면 이를 활용해 미리 학습한 모델을 전이 학습(특징 학습)하여 성능을 개선합니다.
(2) 결측치 처리 및 데이터 증강
- 결측 데이터는 다중 대체(MICE) 방법 등을 사용해 보완합니다.
- 증강 기법으로 이상값에 대한 데이터 비율을 조정하거나 시뮬레이션 데이터를 생성합니다.
5. 분석 워크플로
- 데이터 수집 및 정리: 모든 변수의 분포와 데이터 품질 점검.
- 변수 중요도 평가: 상관 분석 → 피처 중요도 계산.
- 예측 모델 개발: 트리 기반 모델 또는 로지스틱 회귀.
- 성능 평가: Cross-Validation 활용.
- 실시간 데이터 반영: 점진적 학습 또는 신뢰도 높은 데이터 업데이트.
도구 추천
- Python 라이브러리: Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM.
- 시각화: Seaborn, Matplotlib, Plotly.
- 모델 개발 플랫폼: TensorFlow, PyTorch (추가적으로 필요 시).
데이터 수집이 제한적인 상황에서도, 위의 단계를 통해 고장 예측 및 주요 변수 탐색의 기반을 마련할 수 있습니다. 더 구체적인 데이터 구조나 예제 코드가 필요하면 추가로 공유해주세요.
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