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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
최종현 (한국전자기술연구원) 백민우 (한국전자기술연구원)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2022.6
수록면
3,910 - 3,915 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

머신러닝을 이용한 공정 및 품질검사 데이터 기반 Drive shaft 경화 깊이 예측
최종현 ,  백민우 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료
머신러닝을 이용한 공정 및 품질검사 데이터 기반 Drive shaft 경화 깊이 예측
최종현 ,  백민우 한국경영과학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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Drive shaft는 자동차 구동력 전달 핵심부품으로 안전 신뢰성이 중요하다. 하지만 해당 부품의 품질을 검사하기 위해, 부품을 절단해야 하며, 이러한 문제점 때문에 부품에 대한 전수조사가 어렵다.
본 연구는 공정 및 품질검사 데이터를 기반, 머신러닝을 활용하여 Drive shaft 경화 깊이 예측을 제안한다. 262개의 표본을 대상으로 5가지 부품 부위값을 예측한다. 부품 부위 예측하기 위해, 8가지 단일 머신러닝 모델과 성능이 우수한 모델을 선택하여 개발한 스태킹 앙상블 모델을 이용해 품질을 예측하며, 각 모델 성능을 비교한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험 대상 데이터
3. Drive shaft 경화 깊이 예측 기술
4. 실험 결과
5. 결론 및 논의
참고문헌

참고문헌 (0)

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