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박준규 (한국생산기술연구원) 조보람 (한국생산기술연구원) 최승환 (한국생산기술연구원) 김창현 (한국생산기술연구원) 박세경 (한국생산기술연구원) 이수웅 (한국생산기술연구원)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.5
수록면
229 - 229 (1page)

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기계 학습을 이용한 공작 시스템의 결함 진단은 충분하고 균형 있는 데이터가 전제되어야 합니다. 그러나 실제 현장에서 데이터 불균형 문제는 광범위하게 존재하며, 충분한 고장 데이터를 획득하는 것은 번거로운 작업입니다. 따라서 강인한 모델을 훈련하기 어렵고, 이로 인해 고장 진단의 성능은 현저히 저하됩니다. 이를 해결하기 위해 본논문에서는 GAN (Generative Adversarial Networks)를 이용한 데이터 생성 방법을 통해, 모조 고장데이터를 생성하여 데이터 불균형 문제를 완화하고, 진단 성능을 개선할 수 있는 방법을 제안합니다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 LM (Linear Motion) 가이드를 이용한 공작 ... 전체 초록 보기
#Fault diagnosis #Linear motion guide #Generative adversarial networks #Imbalanced data generation

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