Comparison of Time Series Data Anomaly Detection Models and Utilization of Digital Twins

본 논문은 6축 산업용 매니퓰레이터에서 직접 수집한 시계열 데이터를 LSTM-AE, AER, TadGAN 모델에 적용하고, 점, 쉐이플릿, 추세 이상치의 탐지 성능을 비교하였다. 실험 결과, AER 모델은 점 이상치에서 0.75, 추세 이상치에서 0.64의 재현율을 기록하였고, LSTM-AE와 TadGAN 모델은 쉐이플릿 이상치에서 1.0의 재현율을 기록하였다. 또한, 본 연구에서는 로봇 시뮬레이션 소프트웨어인 Isaac-Sim을 활용하여 실환경의 매니퓰레이터와 동일한 동작을 수행하는 디지털 트윈 환경을 구축하였으며, 가상 환경과 실환경에서 수집한 데이터를 비교 분석하였다. 피어슨 상관관계와 스피어만 상관관계 분석을 통해 두 데이터 간의 높은 유사성을 확인하였으며, 디지털 트윈 환경의 유효성을 검증하였다.