냉수기 현장에서는 고장 데이터를 얻기 어려운 경우가 많으며, 이는 다중 분류 알고리즘 기반 고장 탐지 방법이 현장에서 널리 적용되지 못하는 주요 장애물 중 하나입니다. 본 논문에서는 거리 거부(DR) 메커니즘을 베이지안 네트워크(BN)에 통합하여 냉수기 고장 탐지를 단일 클래스 분류 문제로 전환하고, 정상 데이터만으로 모델을 학습하는 DR-BN 기반 냉수기 고장 탐지 방법을 제안하여 앞서 언급한 장애물을 효과적으로 극복합니다. ASHRAE RP-1043의 고장 실험 데이터를 사용하여 제안 방법의 성능을 검증하였으며, 전통적인 방법과 성능을 비교하였습니다. DR-BN 기반 모델은 특히 저하 정도가 낮은 고장에 대해 높은 고장 탐지 성능을 가지며, 고장 탐지 정확도가 최대 94% 향상되었습니다.

냉수기;고장 탐지;베이지안 네트워크;거리 거부