제조 설비의 고장을 탐지하기 위해서 오토인코더 등이 많이 사용된다. 본 포스팅은 오토인코더를 학습시키는 방법과 관련된 특허 중 하나인 마키나락스의 특허를 설명하고자 한다.
[특허 내용]
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본 특허 내용에 따르면, 복수의 모델(sub model)은 오토인코더이다.
복수의 오토인코더 각각은 생성 시간이나 제조 공정, 제조 레시피 등이 다른 환경에서 획득된 학습 데이터를 이용하여 학습이 이루어진다.
한편, 본 특허 내용에 따르면, 병렬적으로 모든 서브 모델 각각을 학습시키는 것은 아니고 순차적으로 학습을 시킨다. 구체적으로 sub model 1에 대한 학습이 완료된 후 sub model 2에 대한 학습을 진행한다. 이 경우 sub model 1의 가중치 중 적어도 일부는 sub model 2의 학습을 진행할 때 공유(또는 재사용)된다.
이렇게 학습을 진행하면 이전 모델에서 학습된 지식이 망각되지 않으면서 다음 모델로 이어지게 된다. 따라서, 다음 모델의 성능이 향상될 수 있고 전체적인 학습 시간이 감소될 수 있다. 즉, 전이 학습(transfer learning)을 통해 학습을 진행하여 모델의 성능을 향상시킨다는 것이 이 특허의 핵심 내용이다.
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