약품 냉장고 온도 이상 증후 감지 및 예측 방법

약품 냉장고 온도 이상 증후 감지 및 예측 방법:

1. 통계적 방법:
   • 이동 평균 및 표준편차 기반 이상치 탐지
   • Z-score나 수정된 Z-score를 사용한 이상치 식별
   • CUSUM(누적합) 기법을 통한 변화점 감지
2. 머신러닝 기반 방법:
   • 고립 포레스트(Isolation Forest)
   • One-Class SVM
   • 오토인코더(Autoencoder) 기반 이상 탐지
   • LSTM 신경망을 활용한 시계열 예측 및 편차 분석
3. 규칙 기반 접근법:
   • 임계값 설정(예: 2-8°C 범위 이탈)
   • 온도 변화율 모니터링
   • 패턴 변화 감지(주기성 깨짐 등)

이상 증후 예측 시스템 구축 단계:

1. 데이터 수집:
   • 온도 센서 데이터(최소 분 단위 권장)
   • 문 개폐 기록(가능한 경우)
   • 외부 환경 조건(실내 온도 등)
2. 모델 구현:
   • 정상 패턴 학습(안정적인 기간의 데이터 사용)
   • 예측 모델 구축(다음 시간 온도 예측)
   • 실제값과 예측값의 편차 분석
3. 알림 시스템:
   • 임박한 이상 징후 감지 시 알림
   • 조치 방안 제안(예: 냉각 시스템 점검)

이러한 시스템은 약품의 품질 보증에 매우 중요하며, 사전에 온도 이상을 예측함으로써 고가의 약품 손실을 방지하고 환자 안전을 보장할 수 있습니다. 약품 보관 규정(GMP, GDP 등)을 준수하는 데도 큰 도움이 됩니다.