The Matrix - Products Anomaly Detection

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정상 데이터만 있어도 제품과 현상에서 이상 현상이 발견되면 알려주는 솔루션

🤩 솔루션 특징 및 기능

이상탐지 딥러닝 기반의 인공지능 기술을 개발, 관련 플랫폼을 구축
실시간 스트리밍 시스템
정상 데이터만을 가지고 이상 현상 탐지
적은 데이터로도 가능한 딥러닝 학습

🗒️ 개요 및 프로세스

이상 탐지(anomaly detection)란 자료에서 예상과는 다른 패턴을 보이는 개체 또는 데이터를 찾는 것을 의미합니다. 이상 탐지는 사기 탐지, 침입 탐지, 안전 필수 시스템(safety critical system), 군사적 감시를 포함한 다양한 분야에 널리 활용되고 있습니다.

의학 분야에서는 MRI 이미지의 이상값은 악성 종양의 신호일 가능성이 있고, 금융 분야는 신용카드 거래 자료의 이상한 부분에서 신용카드 도난이나 신분 도용을 나타낼 수 있습니다. 복잡 시스템 관리 분야의 경우, 시스템 상태에 대한 시계열 자료 내 이상점은 시스템 내부의 고장이나 외부의 위협일 수 있습니다. 행동 패턴 분석 분야에서는 가정 내 또는 사업장의 CCTV 자료 내 이상 패턴이 도난이나 화재같은 사고 발생을 예측하거나 실시간으로 알 수 있습니다.

보통은 정상인 데이터가 있고 그 다음에 이상 현상 데이터가 있고 두 개의 데이터를 한꺼번에 학습을 시켜 불량인지 아닌지 판단하도록 합니다.

그러나 더매트릭스의 이상 현상 탐지 기술은 정상 이미지와 비교해서 outlier 범위에 놓여 있는 어떤 이상 현상들을 골라내는 방법을 사용하고, 그로 인해 정상 데이터만을 가지고도 이상 현상을 탐지할 수 있습니다.

👁️ 활용 사례

여권 위변조 이상 탐지

자외선 적용 여권 이상 탐지

Input

Reconstruction

Identical Difference

여권 위변조 이상 탐지 기술의 필요성

국가마다 자외선 식별 로고 상이 (미국 : 별, 한국 : 한글 등)
데이터 부족 (국가별 100장 내외)
이후 데이터 추가시 추가 라벨링 필요
정상 데이터와는 다른 위변조 검출이 중요

나라에 따른 자외선 적용 여권 특징

한국 여권

미국 여권

일본 여권

콘크리트 & 제품 균열 이상 탐지

콘크리트 균열 이상 탐지

콘크리트, 금속 재료 등의 경우 재료적 성질로 인해 균열, 박락, 백태 등 손상이 발생할 수 있고, 이로 인해 안전성, 내구성, 사용성 등의 문제가 발생할 수 있습니다.

더매트릭스의 딥러닝 기술을 활용하여 영상장비를 이용해 이미지에서 균열을 찾아내는 알고리즘을 구현하여 이상 현상을 생산과 동시에 실시간으로 검사할 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다. 제품의 긁힘, 균열, 파손, 결함 등의 특징을 정확하고 빠르게 검출하여 균열, 박락, 백태 등 손상에 대해 효과적으로 대처할 수 있습니다.