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품질관리가 왜 중요한가?
- 스마트시티 등에서 활용되는 IoT 기반 환경센서는 설치 목적 상 도심의 유동인구가 많은 곳에 설치하는 경우가 많아 기상관측표준화법 등의 관측환경을 준수하기 어려운 환경이 더 많기 때문에 유의미한 데이터 분석 결과를 얻기 위해서는 관측소 운영과 데이터 품질관리가 매우 중요합니다.
IoT 기반 복합센서 (스마트시티, 스마트팜, 스마트항만 등에서 사용)
실제 관측소 환경
품질관리 방법
1. 통계 기반 품질관리
- 관측 대상요소의 물리적 한계나 기기의 계측 한계, 내적 일치성, 공간분포 등 물리적 또는 통계적 특성을 이용한 품질관리 방법입니다.
2. 인공지능 기반 품질관리
- 통계 기반의 품질관리 방법에서 탐지 못하던 오류 패턴을 인공지능 기반의 이상 감지 모델로 탐지합니다. - 이상 감지 모델은 특정 시간의 관측 자료가 이상 수치인지 판단하기 위해 이전 관측 자료의 트렌드를 파악하고, 학습된 트렌드와 비교하여 특정 시간의 값이 예측된 확률 범위에서 벗어나면 이상으로 판단합니다.
오류 데이터 탐지 사례
1. 통계 기반 품질관리
- 지속성 검사는 시간에 따른 변동성이 주변 관측소들보다 현저히 작을 경우 오류로 판단합니다. - 단계 검사는 시간에 따른 최대 변동량을 지정 후 최대 변동량보다 크게 변화했을 경우 오류로 판단합니다.
2. 인공지능 기반 품질관리
- 인공지능 기반으로 예측된 확률 범위를 의심 범위와 오류 범위 두 가지로 설정 후 의심 범위는 벗어났지만 오류 범위 이내의 경우는 의심패턴, 오류 범위를 벗어나면 오류로 판단합니다.
