이화여자대학교MCNL

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본 연구실 박사과정 최은혜 학생(1저자)와 박형곤 교수(교신저자)의 논문 “Lightweight Cooperative Anomaly Detection Framework for Multi-Sensor Edge Systems"이 저명한 SCIE 저널인 IEEE Sensors Journal에 게재되었습니다. 

본 논문은 자원 제약이 있는 멀티 센서 엣지 시스템을 위한 경량 협력 이상탐지 프레임워크를 제안하였습니다. 각 센서는 정상 데이터로 학습된 경량 오토인코더를 이용해 로컬 이상 점수를 계산하며, 원본 데이터 공유 없이 중앙 집계 노드로 점수만 전달을 하게 됩니다. 센서 간 기여도는 정상 상태에서의 재구성 오차 분포로부터 계산된 엔트로피를 기반으로 결정되며, 불확실성이 낮은 센서에 더 높은 가중치를 부여하여 효율적으로 산출하게 됩니다. 이 엔트로피 기반 가중치 설계는 라벨 정보, 추가 메타모델, 또는 중앙 집중식 학습 없이 센서 수준의 신뢰도를 반영한 협력 추론을 가능하게 합니다. 합성 데이터 및 실제 산업용 음향 데이터(MIMII)를 이용한 실험 결과, 제안 기법은 단일 센서 또는 균등 가중 방식 대비 특히 재현율과 F1 점수에서 일관된 성능 향상을 보였고 Raspberry Pi 기반 구현을 통해 저전력 엣지 장치에서도 낮은 계산 복잡도와 실시간성을 유지하며 실용적으로 동작함을 확인할 수 있었습니다. 

본 논문이 게재되는 IEEE Sensors Journal(IF: 4.5, Rank: 16/79, Top 20.0%)은  전자전기, 장치 및 장비, 응용 물리 관련 분야의 우수 국제 저널입니다.