개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 65 - 72 (8page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
In this paper, we used LSTM as a method to detect abnormal behavior of motors. We fixed the high layout size to 1 and changed the range of the input values and the neural network structure to see what change in power consumption prediction. Now, as the fourth industrial revolution era, smart factories are attracting attention. All the physical actions of smart factories are done using motors. Continuous monitoring of motor malfunctions helps to detect malfunctions and efficient operation. However, it is difficult to acquire the power consumption constantly due to the influence of the noise. We have experimented with a simple experimental environment, a method of predicting similarity to input data by adjusting the range of the input data or by changing the neural network structure.
목차
Abstract
I. Introduction
II. Related Research
III. Experiments
IV. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Jo Seongjun / 2016 / Industrial Applications of Machine Learning (Artificial Intelligence) / Industrial Engineering Magazine 23 (2) : 34 ~ 38
[학술지(정기간행물)] - Gong Mansik / 2016 / Trends and Prospects of Internet (IoT) Technology / Journal of the KSME 56 (2) : 32 ~ 36
[학술지(정기간행물)] - Choe Yerim / 2016 / Artificial intelligence overview and application examples / Korean Institute of Electrical Engineers 23 (2) : 23 ~ 29
[단행본] - Da Silva, I. N / 2017 / Artificial neural networks / Springer International Publishing
[학술지(정기간행물)] - Gu Hyeongil / 2018 / Artificial Intelligence and Deep Running Trends / The Korean Institute of Electrical Engineers 67 (7) : 7 ~ 12
[학술지(정기간행물)] - Gong Mansik / 2016 / Trends and Prospects of Internet (IoT) Technology / Journal of the KSME 56 (2) : 32 ~ 36
[학술지(정기간행물)] - Choe Yerim / 2016 / Artificial intelligence overview and application examples / Korean Institute of Electrical Engineers 23 (2) : 23 ~ 29
[단행본] - Da Silva, I. N / 2017 / Artificial neural networks / Springer International Publishing
[학술지(정기간행물)] - Gu Hyeongil / 2018 / Artificial Intelligence and Deep Running Trends / The Korean Institute of Electrical Engineers 67 (7) : 7 ~ 12
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
MES 중심의 Smart Factory
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2015 .11
-
Survey on Industrial Wireless Network Technologies for Smart Factory
JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY
2016 .03
-
Anomaly Detection of Malicious Energy Usage in Smart Factories using Deep Neural Network
한국통신학회 학술대회논문집
2021 .06
-
교류 전동기의 고효율 운전을 위한 3상 인버터의 입력전력 추정 기법
전력전자학회논문지
2019 .12
-
주성분 분석 기법을 이용한 모터설비 이상진단
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2020 .12
-
Design of a day-ahead power consumption prediction model for a factory energy management system based on long short-term memory and recurrent neural network
대한전기학회 학술대회 논문집
2022 .07
-
스마트공장에 대한 이해가 스마트공장 구축성과에 미치는 영향 : 정부지원요소의 매개효과를 중심으로
한국경영공학회지
2021 .12
-
A Study on Smart Factory Construction Method for Efficient Production Management in Sewing Industry
INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING
2019 .06
-
딥러닝을 이용한 스마트 팩토리 생산 설비 오작동 탐지 시스템
한국기계가공학회 춘추계학술대회 논문집
2023 .04
-
다중모터 궤도차량의 모터 동력분배 최적화 제어 방법
한국자동차공학회논문집
2024 .11
-
비선형 압축공기의 유량패턴 예측을 위한 전력량기반 모델링에 대한 연구
전기학회논문지
2025 .03
-
Quality Control in Smart Motor Manufacturing Factory Using SDN Framework
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .12
-
다중 모델 머신러닝 기반 전력사용량 예측 정확도 향상 기법
전기학회논문지
2022 .06
-
전기모터의 이상징후 탐지 및 예측을 위한 AI 기반 전기모터 계측 진단 시스템 개발
대한전기학회 학술대회 논문집
2024 .07
-
하이브리드 자동차 구동모터 비정상 소음 개선
대한기계학회 춘추학술대회
2017 .11
-
LSTM 신경망을 이용한 월 단위 전력 사용량 예측 기법
대한전기학회 학술대회 논문집
2020 .10
-
학술지 초록 분석을 활용한 국내 스마트팩토리의 연구 트렌드 탐색
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2016 .11
-
스마트팩토리 환경정보 수집, 관리를 위한 사물인터넷 플랫폼 설계 및 구현
한국컴퓨터정보학회논문지
2019 .06
-
Prediction of Korean electricity consumption using sequential neural networks
대한환경공학회 학술발표논문집
2020 .11
-
SMART FACTORY 구축사례
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2017 .11
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-004-000122211