메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한무명초 (계명대학교 경영정보학과) 이충권 (계명대학교) 김양석 (계명대학교)
저널정보
(주)엘지씨엔에스(구LGCNS엔트루정보기술연구소) Entrue Journal of Information Technology Entrue Journal of Information Technology Vol.17 No.1
발행연도
2019.1
수록면
89 - 98 (10page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
제조회사에서 생산되는 제품의 불량을 예측하는 것은 기업의 이익과 직접적으로 관련되기 때문에 매우 중요한 문제로 간주한다. 불량품을 판별하는 전통적인 방법은 사람이 직접 수작업으로 불량품을 식별하는 것이다. 이런 방법은 인적 오류에 의한 오류 발생의 가능성이 크고 많은 사람에게 의존해야 하므로 비용이 많이 발생하며 이미 불량이 발생한 후 불량품을 찾는 사후 처방적인 방법이다. 본 연구는 센서 기술과 머신러닝 기법을 활용하여 제품의 불량을 사전에 예측할 방법을 제안한다. 센서는 생산 설비의 중요 처리 부위에 부착하여 압력, 속도, 온도 등의 품질에 영향을 미칠 수 있는 데이터를 실시간으로 수집하였다. 제품의 불량 여부를 판별하기 위해 제품의 무게를 자동으로 계측하는 센서 장비를 사용하였고, 무게의 변동계수(Coefficient of Variation)를 종속 변수로 사용하였다. 수집된 데이터에 Linear Regression, Gradient Boosted Tree, Deep Learning 등의 알고리즘을 적용하여 예측 모델을 구축하였다. 분석 결과 Deep Learning이 제품 불량 예측에서 가장 탁월한 성과를 보였다.
#스마트 팩토리 #센서데이터 #기계학습 #불량 예측

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
구진희 / 2017 / 사물인터넷 환경에서 제품 불량 예측을 위한 기계 학습 모델에 관한 연구 / 융합정보논문지 7(1):55~60 dbpia 김승택 / 2015 / 스마 트팩토리의 성공적인 도입을위한 고려사항 :36~45 google schola 김호민 / 2017 / 스마트팩토리 , 인공지능으로 날개를 달다 / POSRI 이슈리포트 2017(5):1~10 google schola 박형욱 / 2015 / 스마트 팩토리와 연관된 생산제조기술동향 / 한국통신학회지 정보와통신 33(1):24~29 google schola 소병업 / 2017 / 센서와 가상 공정설계를 활용한 스마트 팩토리 구축 / 한국전자통신학회 논문지 12(6):1071~1080 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0