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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노정민 (고려사이버대학교) 김용성 (고려사이버대학교)
저널정보
ICT플랫폼학회 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.9 No.3
발행연도
2021.9
수록면
52 - 62 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

자연어 처리 및 기계학습을 활용한 제조업 현장의 품질 불량 예측 방법론
노정민 ,  김용성 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY 2021.09 학술저널
자연어 처리 및 기계학습을 활용한 제조업 현장의 통계적 공정관리 방법론
노정민 ,  김용성 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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제조업 현장에서 제작 공정 수행 전 품질 불량 위험 공정을 예측하여 사전품질관리를 수행하는 것은 매우 중요한 일이다. 하지만 기존 엔지니어의 역량에 의존하는 방법은 그 제작공정의 종류와 수가 다양할수록 인적, 물리적 한계에 부딪힌다. 특히 원자력 주요기기 제작과 같이 제작공정이 매우 광범위한 도메인 영역에서는 그 한계가 더욱 명확하다. 본 논문은 제조업 현장에서 자연어 처리 및 기계학습을 활용하여 품질 불량 위험 공정을 예측하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 실제 원자력발전소에 설치되는 주기기를 제작하는 공장에서 6년 동안 수집된 제작 기록의 텍스트 데이터를 활용하였다. 텍스트 데이터의 전처리 단계에서는 도메인 지식이 잘 반영될 수 있도록 단어 사전에 Mapping 하는 방식을 적용하였고, 문장 벡터화 과정에서는 N-gram, TF-IDF, SVD를 결합한 하이브리드 알고리즘을 구성하였다. 다음으로 품질 불량 위험 공정을 분류해내는 실험에서는 k-fold교차 검증을 적용하고 Unigram에서 누적 Trigram까지 여러 케이스로 나누어 데이터셋에 대한 객관성을 확보하였다. 또한, 분류 알고리즘으로 나이브 베이즈(NB)와 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하여 유의미한 결과를 확보하였다. 실험결과 최대 accuracy와 F1-score가 각각 0.7685와 0.8641로서 상당히 유효한 수준으로 나타났다. 또한, 수행해본 적이 없는 새로운 공정을 예측하여 현장 엔지니어들의 투표와의 비교를 통해서 실제 현장에 자연스럽게 적용할 수 있음을 보여주었다.
#Manufacturing #Natural Language Processing #Machine Learning #Prediction of Quality Defects #Sentence Vectorization

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 연구 방법
IV. 실험 결과
V. 결론 및 논의
VII. 참고문헌

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
B. Park / 2021 / Use Cases of Machine Learning Techniques for Manufacturing Process Data : Comparative Analysis of CART, Random Forest, and TreeNet / Quality Management of Korea 2021(0):40~40 google schola 윤준서 / 2018 / 스마트제조를 위한 머신러닝 기반의 설비 오류 발생 패턴 도출 프레임워크 / 한국전자거래학회지 23(2):97~110 dbpia B. Kang / 2000 / Integrated machine learning approaches for complementing statistical process control procedures / Decision Support Systems 29(1):59~72 google schola G. Li / 2020 / Research on Text Data Pool of Intelligent Manufacturing for Plate Parts / Journal of Physics: Conference Series 1575(012199) google schola R. Fazai / 2019 / Machine learning-based statistical testing hypothesis for fault detection in photovoltaic systems / Solar Energy 190:405~413 google schola

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