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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 668 - 669 (2page)
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최근 많은 제조기업에서 복잡하고 다양한 자동화 설비를 도입하고 있으며, 이러한 설비를 관리하기 위해 기존의 방식과 다른 새로운 관리 방법과 기술이 필요하게 되었다. 설비를 보다 효율적이며 안정적으로 관리하고 스마트 팩토리 도입을 위해 센서를 부착하여 관리하는 등 새로운 방법을 모색하고 있으나, 실제 대부분 제조기업에서는 많은 경험을 쌓은 관리자의 직관에 의존하고 있다. 또한, 수집되는 센서 데이터의 활용도가 떨어지고 불규칙한 대응으로 인해 설비의 고장을 사전에 예측할 수 없는 것이 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 연구에서는 SVM (Support Vector Machine) 알고리즘을 기반으로 센서 데이터의 서포트 벡터 추출을 통한 이상 탐지 규칙을 추론하고, 해당 규칙을 적용한 설비 예지 보전 기능을 제안한다. 설비에 부착된 진동, 압력, 온도 ... 전체 초록 보기
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