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 현상으 로 나타납니다. LSTM-오토인코더는 이러한 시간적, 순서적 패턴을 학습할 수 있으므로, 패턴이 망가진 지점을 더 정교하게 탐지할 수 있습니다.