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센서 데이터 전처리: 이상치 & 결측치 처리
Day 2: 시계열 센서 데이터 처리
센서 데이터 전처리: 이상치 & 결측치 처리
예지보전 — 설비 고장 예측 시스템 > Day 2: 시계열 센서 데이터 처리
학습 목표
센서 데이터의 이상치를 탐지하고 처리할 수 있다 결측치 보간 전략을 상황에 맞게 선택할 수 있다 전처리 파이프라인을 구축할 수 있다
센서 데이터 전처리
산업 센서 데이터는 노이즈, 이상치, 결측치가 흔하다. 전처리 품질이 모델 성능의 80%를 결정한다.
이상치 원인
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핵심 구분
| 유형 | 처리 | 예시 |
|---|---|---|
| 센서 노이즈 | 제거/보간 | 순간 스파이크 |
| 실제 이상 | 보존 | 열화에 의한 점진적 변화 |
아래 코드를 preprocessing.py로 저장하고 실행하세요.
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힌트 보기
- • 시계열 이상치는 Rolling Window 방식이 가장 적합하다
- • IQR이나 Z-Score는 정적 분포를 가정하므로 추세가 있으면 오탐이 많다
- • 실제 이상(열화 신호)을 제거하지 않도록 주의한다
- • 결측 구간이 길면 보간보다 해당 구간 제거가 안전하다