배경

• 냉장고 출고 전 검사 시 발견되지 않은 불량 발생
• 냉장고 컴프레셔 소음데이터의 노이즈 발생으로 인한 데이터 처리 어려움
• 정상 38만장, 불량 36장으로 데이터 불균형 문제
• 제조업 특성상 적은 데이터로 인한 불량 탐지 어려움

적용 기술

• 데이터 군집 별 데이터 유형 확인
• 데이터의 군집화(Clustering)를 통해 불량 유형의 분포 확인
• 탐지한 불량의 소속 클러스터 대표 특징 설명
• 해당 클러스터 대표 특징과 불량 추정 데이터의 차이를 분석하여 사유 추정