Lightweight CNN-Based Anomaly Detection for High Voltage Converter Modulators in the Spallation Neutron Source
본 논문은 시간적 및 교차 채널 연산의 전략적 순서를 통해 구조적 귀납 편향(architectural inductive bias)을 활용함으로써, 스팔레이션 중성자원(Spallation Neutron Source) 고전압 컨버터 변조기의 여러 서브시스템에 걸친 결함 전조를 식별하는 데 있어 최첨단 성능을 달성하는 경량 CNN 기반 이상 탐지 프레임워크를 제안한다.