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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Young-Seon Jeong (Chonnam National University)
저널정보
대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.18 No.2
발행연도
2019.6
수록면
252 - 259 (8page)
DOI
10.7232/iems.2019.18.2.252

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Multiple sets of complicated functional data with sharp changes have appeared in many engineering studies for such purposes as monitoring the quality and detecting faults in manufacturing processes. Some of the data curves in these studies exhibit large variations in local regions. This paper present a wavelet-based data reduction procedure to reduce high dimensional functional data from manufacuring processes. The proposed method can characterize the variations of multiple curves at certain local regions. In addition, unlike existing methods, which is based on a single curve, the method can handle with multiple curves together for the reduction of high dimensional data having distinct structures. Evaluation with real-life data sets shows that the proposed procedure performs better than several techniques extended from methods based on single-curve-based data reduction.

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. WAVELET TRANSFORMS
3. WAVELET BASED DATA REDUCTION METHOD
4. COMPARISON STUDIES USING REAL-LIFE EXAMPLES
5. CONCLUSION AND FUTURE RESEARCHES
REFERENCES

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