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k(k는 2 이상의 자연수)개의 파라미터에 각각에 대한 시계열 데이터를 수집하고, 시간 정보를 이용하여 상기 k 개의 파라미터에 대한 시계열 데이터를 병합하여 프로파일 데이터를 생성하는 데이터 관리 모듈;상기 프로파일 데이터를 입력 변수로 설정하고 상기 입력 변수에 따라 예측하고자 하는 예측치를 출력 변수로 설정하여 기계 학습을 수행하여 예측치를 획득하는 기계 학습 모듈; 및상기 기계 학습 모듈에 의해 획득된 예측치를 기반으로 모니터링 대상 데이터에 대한 모니터링을 수행하며, 모니터링 결과 이상이 판단된 경우 이상이 발생한 시점의 예측치와 이상이 발생하지 않은 시점의 예측치에 대한 변수비율을 기반으로 상기 k 개의 파라미터 중 이상의 원인이 되는 파라미터를 판단하는 모니터링 모듈을 포함하며,상기 예측치는 하기 식 1과 같이 표현되는 것을 특징으로 하는 복수의 시계열 데이터의 모니터링 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 모니터링 모듈은,상기 예측치를 중심선으로 하여 모니터링 차트를 구축하는 모니터링 차트 구축부; 및상기 모니터링 차트를 이용하여 이상을 탐지하는 이상 탐지부를 포함하는 것을 특징으로 하는 복수의 시계열 데이터의 모니터링 장치
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청구항 2에 있어서, 상기 모니터링 차트 구축부는, 상기 중심선을 중심으로 평균이 0이고 표준편차가 σ인 정규분포를 활용하여 상하방 관리한계선을 생성하며,상기 이상 탐지부는 모니터링 대상 데이터가 상기 상하방 관리한계선을 사이의 영역을 벗어나면 이상이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 복수의 시계열 데이터의 모니터링 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 모니터링 모듈은,상기 식 1을 이용하여 하기 식 2와 같이 각 시점에 대한 변수 비율을 정의하는 것을 특징으로 하는 복수의 시계열 데이터의 모니터링 장치
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청구항 5에 있어서, 상기 모니터링 모듈은,특정 시점의 모니터링 대상 데이터에 이상이 발생한 경우, 이상이 발생한 시점의 변수 비율과 이상이 발생하지 않은 변수 비율을 비교하며, 비교한 두 변수비율에서 특정 파라미터에 대한 변수 중요도의 차이가 사전 설정된 기준 이상 크게 나타나는 경우 해당 파라미터에 대한 시계열 데이터의 입력에 의해 이상이 발생하였음을 판단하는 것을 특징으로 하는 복수의 시계열 데이터의 모니터링 장치
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k(k는 2 이상의 자연수)개의 파라미터에 각각에 대한 시계열 데이터를 수집하는 단계;시간 정보를 이용하여 상기 k개의 파라미터에 대한 시계열 데이터를 병합하여 프로파일 데이터를 생성하는 단계;상기 프로파일 데이터를 입력 변수로 설정하고 상기 입력 변수에 따라 예측하고자 하는 예측치를 출력 변수로 설정하여 기계 학습을 수행하여 예측치를 획득하는 단계;상기 예측치를 이용하여 모니터링 차트를 구축하는 단계; 및상기 모니터링 차트를 이용하여 모니터링 대상 데이터의 모니터링을 수행하며, 모니터링 결과 이상이 판단된 경우 이상이 발생한 시점의 예측치와 이상이 발생하지 않은 시점의 예측치에 대한 변수비율을 기반으로 상기 k 개의 파라미터 중 이상의 원인이 되는 파라미터를 판단하는 단계를 포함하며,상기 예측치는 하기 식 1과 같이 표현되는 것을 특징으로 하는 복수의 시계열 데이터의 모니터링 방법
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8
청구항 7에 있어서, 상기 모니터링 차트를 구축하는 단계는,중심선을 생성하는 단계와, 상기 중심선을 기준으로 상하방 관리한계선을 생성하는 단계를 포함하며,상기 판단하는 단계는,모니터링 대상 데이터가 상기 상하방 관리한계선을 이탈하면 이상이 있는 것으로 탐지하고 모니터링 결과를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 복수의 시계열 데이터의 모니터링 방법
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청구항 8에 있어서,상기 중심선은 상기 기계 학습 단계를 통해 획득한 상기 예측치이며,상기 관리한계선은 상기 중심선을 중심으로 평균이 0이고, 표준편차가 σ인 정규분포를 활용하여 생성하는 것을 특징으로 하는 복수의 시계열 데이터의 모니터링 방법
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삭제
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청구항 7에 있어서, 상기 모니터링을 수행하는 단계는,상기 식 1을 이용하여 하기 식 2와 같이 각 시점에 대한 변수 비율을 정의하는 것을 특징으로 하는 복수의 시계열 데이터의 모니터링 방법
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청구항 11에 있어서, 상기 판단하는 단계는,특정 시점의 모니터링 대상 데이터에 이상이 발생한 경우, 이상이 발생한 시점의 변수 비율과 이상이 발생하지 않은 변수 비율을 비교하며, 비교한 두 변수비율에서 특정 파라미터에 대한 변수 중요도의 차이가 사전 설정된 기준 이상 크게 나타나는 경우 해당 파라미터에 대한 시계열 데이터의 입력에 의해 이상이 발생하였음을 판단하는 것을 특징으로 하는 복수의 시계열 데이터의 모니터링 방법
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