연구진은 센서 오류에 대한 예측 모델의 강건성을 평가하는 SensorFault-Bench 프로토콜을 소개했습니다. 이 프로토콜은 실제 CPS 데이터를 기반으로 모델의 성능 저하를 측정하고, 다양한 오류 시나리오에 대한 평가를 제공합니다.
SensorFault-Bench는 4개의 실제 데이터셋과 8개의 시나리오를 통해 모델의 성능을 평가하며, 오류 발생 시점과 심각도를 고려한 지표를 제시합니다.
연구 결과, clean MSE를 기준으로 선호되는 모델들이 센서 오류 상황에서는 성능이 크게 저하될 수 있으며, SensorFault-Bench는 새로운 데이터셋과 모델 평가에 활용될 수 있도록 오픈 소스 코드를 제공합니다.