1차원 데이터로 흠집 탐지할 때 일반 오토인코더와 LSTM-오토인코더 중 어느 것을 사용할까?

평평한 표면의 흠집을 1차원 데이터로 탐지할 경우, 대부분의 상황에서는 일반 오토인코더(Autoencoder)가 더 적합하고 효율적입니다.

왜 일반 오토인코더가 더 적합한가?

흠집이나 긁힘은 1차원 데이터 상에서 순간적으로 급격하게 튀는 '점 이상(Point Anomaly)'의 형태로 나타날 가능성이 큽니다. 평평한 표면의 정상 데이터는 거의 일정한 값을 유지하다가, 흠집 구간에서만 값이 크게 벗어납니다.

• 패턴보다 분포 학습이 중요: 일반 오토인코더는 정상 데이터의 통계적 분포(예: '모든 값은 거의 0에 가깝다')를 학습하는 데 뛰어납니다. 따라서 이 분포에서 크게 벗어나는 흠집 신호를 매우 효과적으로 잡아낼 수 있습니다.
• 단순성과 효율성: 모델 구조가 단순하여 LSTM-오토인코더보다 학습 속도가 훨씬 빠르고 계산 비용이 적게 듭니다. 이 문제에 굳이 복잡한 모델을 사용할 필요가 없습니다.

LSTM-오토인코더는 어떤 경우에 더 나은가?

만약 표면이 단순히 평평한 것이 아니라, 일정한 '결'이나 반복적인 '패턴'을 가지고 있다면 LSTM-오토인코더가 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

• 예시: 헤어라인 마감 처리된 금속 표면, 규칙적인 무늬가 있는 직물 등
• 패턴의 이상 탐지: 이런 경우 흠집은 단순히 값이 튀는 것을 넘어, 정상적인 패턴의 흐름(Sequence)을 깨뜨리는 이상 현상으로 나타납니다. LSTM-오토인코더는 이러한 시간적, 순서적 패턴을 학습할 수 있으므로, 패턴이 망가진 지점을 더 정교하게 탐지할 수 있습니다.