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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
변준현 (한국산업기술대학교) 민수홍 (한국산업기술대학교) 강지훈 (한국산업기술대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
346 - 350 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (7)

2024

재귀적 베이지안 앙상블 모델링 기법을 이용한 사회경제지표의 다변량 예측
변준현 ,  민수홍 ,  강지훈 한국정보기술학회논문지 2024.02 학술저널

2022

재귀적 베이지안 혼합형 모델을 이용한 사회 · 경제 지표 예측
변준현 ,  민수홍 ,  강지훈 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2022.11 학술대회자료
신뢰성 정보를 결합한 베이지안 혼합형 모델을 활용한 잔여수명 예측
변준현 ,  민수홍 ,  강지훈 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료
신뢰성 정보를 결합한 베이지안 혼합형 모델을 활용한 잔여수명 예측
변준현 ,  민수홍 ,  강지훈 한국경영과학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료
베이지안 혼합형 모델을 이용한 잔여수명 예측
변준현 ,  민수홍 ,  강지훈 대한기계학회 춘추학술대회 2022.03 학술대회자료

2021

베이지안 혼합형 모델을 이용한 잔여수명 예측
변준현 ,  민수홍 ,  강지훈 Proceedings of KIIT Conference 2021.11 학술대회자료
다중 기계학습을 통한 혼합형 잔여수명 예측 모델
변준현 ,  민수홍 ,  강지훈 외 1명 한국신뢰성학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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현대에 이르러 산업이 빠른 발전속도로 인해 제조 공정이 복잡해짐에 따라 기존의 고장물리(Failure Physics) 기반 잔여수명 (Remained Useful Lifecycle : RUL) 예측 방법론의 일반적 활용에 한계가 있다. 이에 센서 데이터를 기반으로 한 머신러닝 모델링을 활용하는 잔여수명 예측 방법론이 광범위하게 개발되었으나, 데이터 기반의 잔여수명 예측 방법론은 주로 단일모델의 예측성능에 의존되는 경향이 있어 이로 인한 불확실성이 존재한다. 이에, 본 연구에서는 해당 한계를 극복하기 위해 확률적 수명분포를 활용한 다양한 가상패턴을 생성하고 실제 데이터와 가상패턴 분포의 적합도를 확률 가중치로 조합하는 혼합모델을 제안한다. 뿐만 아니라, 베이지안 업데이트 기법을 접목한 실시간 적합도 확률 업데이트 열화 패턴 변화에 대한 불확실성을 줄였다. 본 수명예측 방법론의 성능 검토를 위해 일반적으로 널리 활용되는 지수함수 가중치를 반영한 가중 선형 회귀(Exponentially Weighted Liner Regression) 모델과 비교해서 정확도를 검증하였다.
#RUL #artificial pattern #fitness weight #mixture #bayesian update

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 베이지안 혼합형 모델
Ⅲ. 결론
참고문헌

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