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저자정보
김혜인 (한국생산기술연구원) 김희수 (한국생산기술연구원) 구정인 (한국생산기술연구원)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.5
수록면
708 - 708 (1page)

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최근 대용량 데이터의 수집 및 저장이 용이해짐에 따라 데이터 내 패턴을 분석하고 그 의미를 도출하는데 용이한 Deep Learning 은 기계 상태 모니터링 및 결함 진단, 제조 프로세스 모델링 및 품질 예측과 같은 스마트 제조의 다양한 측면에서 물리학 기반 모델을 보완하기 위해 사용되고 있다. 하지만 제조 현장에서 Deep Learning을 활용하고자 할 때 현장으로부터 사용할 수 있는 데이터의 양이 적어 적용이 어려운데 이는 Deep Learning의 성능이 네트워크 훈련을 위한 데이터의 양, 다양성 및 정확성에 크게 좌우되기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 Transfer Lea ... 전체 초록 보기

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