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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.2
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2019.29.1.1
이용수
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스마트 공장 및 제조공정의 혁신은 제조 데이터의 불균형을 가속화시키고 있으며, 이는 결함 진단 및 분석 프레임웍의 부정확성을 일으키고 있다. 본 연구에서는 이러한 제조 데이터가 가지는 불균형 문제점을 해소하기 위한 방법론으로 데이터 생성방법론인 생성적 적대 신경망 (Generative Adversary Network)을 고려한다. 생성적 적대 신경망이 가상데이터의 생성에 기여하는 동안, 실제 제조 데이터에 적용하기 위해서는 모델 붕괴 (Model Collapsing)과 같은 문제를 해소해야 한다. 모델 붕괴현상이란, 신경망에 목적함수에만 초점을 맞추어 데이터가 생성되어 각 속성값의 분포가 원래 데이터와 차이가 나는 현상을 의미한다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망의 기존 목적함수에서 실제와 가까운 데이터 생성을 위한 유도항을 추가하여 가상데이터를 합성하는 프레임웍을 제안한다. 생성된 가상데이터를 분류를 위한 훈련데이터로 사용함으로써, 데이터의 불균형 및 모델 붕괴현상을 동시에 해소토록 한다. 제안하는 프레임웍의 우수성을 증빙하기 위하여 불균형을 가진 실제 강판 품질 데이터를 사용하여, 기존의 여러 연구 방법론과 비교하고 분석한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 및 문헌연구
3. GAN을 통한 가상데이터 생성 및 결함 진단 프레임웍
4. 가상 데이터 생성 및 결함 진단 분석
5. 결론
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
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S. Jain, C. Azad and V. K. Jha, “Steel Faults Diagnosis Using Predictive Analysis,” International Journal of Computer Engineering and Application, vol. 4, no. 2/3, 2013
M. Yazdchi, M. Yazdi and G. Mahyari, “Steel Surface Defect Detection Using Texture Segmentation Based on Multifractal Dimension,” in International Conference on Digital Image Processing, 2009.
J. Kim, J. Cha, C. Yeom and J. Shin, “Steel Plate Faults Diagnosis with S-MTS,” Journal of Intelligence and Information Systems, vol. 23, no. 1, pp. 47-67, 2017.
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