연구진은 다단계 산업 공정의 복잡한 시계열 데이터를 분석하여 이상 징후를 감지하는 새로운 방법론을 제시했어요. 제안된 방법은 그래프 신경망(GNN)을 활용하여 데이터 기반 그래프를 구축하고, 공정 지식을 통합하여 센서 의존성을 모델링하여 성능을 향상시켰어요. 실제 산업 데이터셋 실험 결과, 공정 지식 통합은 이상 감지 성능을 크게 향상시키는 것으로 나타났어요.