2025년 한국신뢰성학회 추계학술대회 논문초록 신청서
논문제목	AI를 위한, Reliability for AI & AI for Reliability
저자명	홍길동1, 김미나2
소속	한국신뢰성학회1, 한국대학교2
발표자 연락처	성명	홍길동	E-mail
	전화번호	(사무실) (휴대폰)
교신저자 연락처	성명	홍길동	E-mail
	전화번호	(사무실) (휴대폰)
발표희망분야 (아래에서 선택)
발표 세션	구두 / 포스터 / 특별 세션 중 택1 작성
AI와 신뢰성에 대한 연구 (AI & Reliability Techniques) RAMS (Reliability, Availability, Maintainability, Safety) 신뢰성 시험 (Reliability Testing) 신뢰성 분석 (Reliability Analysis) 고장 물리 (Physics of Failure) 신뢰성 응용기술 (Reliability Applications) 특별 Session (Special session)
제출처: journal@koras.or.kr, 문의전화: 02-561-2872(010-5958-6327 카카오톡, 문자가능) 제출하신 후에는 사전등록까지 접수해 주시기 바랍니다.

2025년도 춘계 학술대회 논문초록
｢논문명｣AI를 위한, Reliability for AI & AI for Reliability
홍길동(한국신뢰성학회(기관명까지만 기입)), 김미나(한국대학교)
요약
(예시) 최근에는 기계 학습 기반 유효수명 추정 접근 방법으로 장비의 정상 상태 시퀀스를 학습한 시계열 예측 모델을 통해 미래 상태를 예측하고, 예측값과 입력값의 차이를 잔차로 정의하여 이 값이 특정 임계값을 넘을 때 장비의 정상상태 이탈을 감지하는 방식이 좋은 성능을 보여주었다. 그러나 이러한 시계열 예측 모델은 고차원의 데이터이거나, 복잡한 노이즈 패턴이 존재할 경우 예측 성능이 저하되는 문제를 가지고 있으며, 특히 다변량 시계열 센서 데이터에서의 복잡한 비선형 고장 패턴을 처리하는 데 한계를 보인다. 이에 본 연구에서는 디퓨전 기반 생성형 모델을 활용하여 고차원 데이터와 복잡한 노이즈 패턴을 효과적으로 처리하는 유효수명 추정 방법을 제안한다.
Key words: 키워드 작성 필요(영문/국문 무관)
발표자	발표자	홍 길 동
	이메일	journal@koras.or.kr
	발표자 소속 및 직위		한국신뢰성학회 연구원(직위까지 써주세요)
	발표형태		구두발표 ( √ ), 포스터발표 ( ), 경진대회( )
	발표분야 / 핸드폰번호		(인공지능 및 빅데이터) / 02-561-2872