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저자정보
Van Quan Nguyen (Chonnam National Univ.) Linh Van Ma (Chonnam National Univ.) Jinsul Kim (Chonnam National Univ.)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2018년도 하계공동학술대회 및 대학생논문경진대회 [2개 학회 공동개최]
발행연도
2018.6
수록면
147 - 150 (4page)

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스마트 제조는 수집, 분석, 시각화 및 의사 결정에서의 시스템 성능 향상을 의미합니다. 우리는 장치 기반 및 네트워크 기반 기술뿐만 아니라 센서 데이터 조작에 있어 고급 프로세스를 시작하기 위해 기계 학습을 널리 사용하는 것을 목격 해 왔습니다. 이 글에서는 산업용 시스템의 센서 데이터를 분석하기위한 LSTM 아키텍처 기반의 반복적 인 신경망을 제시합니다. 시계열 데이터는 타임 라인에 따라 개체의 상태에 반영되기 때문에 많은 시스템에서 중요한 부분이 되었습니다. 왜 우리가 반복적 인 신경망을 데이터의 순서를 탐색하는 솔루션으로 사용하는지에 대한 주된 이유. LSTM 신경 회로망의 응용을 증명하기 위해 이상 검출 알고리즘을 제안하고 여러 데이터 집합에서 수행한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Deep learning based approach
Ⅲ. Applications of deep learning in Smart Factory
Ⅳ. Visualization and Performance
Ⅴ. Conclusions
References

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