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26 | 데이터를 STFT 변환을 하여 저장한다. | 26 | 데이터를 STFT 변환을 하여 저장한다. |
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28 | ### 2. Normal Data 학습 | 28 | ### 2. Normal Data 학습 |
29 | -<img src="https://user-images.githubusercontent.com/57976156/122536990-14d6ee80-d060-11eb-946e-7e18341436c4.png" width="500" height="200"> | 29 | +<img src="https://user-images.githubusercontent.com/57976156/122536990-14d6ee80-d060-11eb-946e-7e18341436c4.png" width="500" height="400"> |
30 | AE 기반의 Generator와 Discriminator를 통해 모델을 학습시킨다. 결과적으로 데이터 입력 시 정상데이터에 근접한 이미지를 출력해 준다. | 30 | AE 기반의 Generator와 Discriminator를 통해 모델을 학습시킨다. 결과적으로 데이터 입력 시 정상데이터에 근접한 이미지를 출력해 준다. |
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32 | ### 3. 비정상 데이터 입력 시 | 32 | ### 3. 비정상 데이터 입력 시 |
33 | -![캡처](https://user-images.githubusercontent.com/57976156/122537481-8f077300-d060-11eb-8dfc-b4dda6c28f7c.PNG){: width="50" height="50"} | 33 | +<img src="https://user-images.githubusercontent.com/57976156/122537481-8f077300-d060-11eb-8dfc-b4dda6c28f7c.PNG" width="500" height="130"> |
34 | 비정상 데이터 입력 시 생성된 이미지와 비교하여 정상인지, 비정상이면 어떤 종료인지 판별해 준다. | 34 | 비정상 데이터 입력 시 생성된 이미지와 비교하여 정상인지, 비정상이면 어떤 종료인지 판별해 준다. |
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36 | ## Dataset | 36 | ## Dataset | ... | ... |
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