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학술저널
저자정보
임현아 (경기대학교) 오서정 (경기대학교) 손형준 (경기대학교) 오요셉 (경기대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제27권 제2호
발행연도
2022.5
수록면
205 - 218 (14page)

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최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.
#인공지능 #다중 객체 추적 #제조 데이터 수집 #흐름 생산 공정 #Artificial Intelligence #Multi-Object Tracking #Manufacturing Data Collection #Flow Shop

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 설계 시점 프로세스
4. 운영 시점 프로세스
5. 수집 정보의 정확도 분석
6. 결론 및 향후 과제
References

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