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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 2,932 - 2,937 (6page)
이용수
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사출성형은 대량 생산체제에 적합하고, 고정밀도의제품을 생산하는데 많이 활용되고 있다. 또한 사출기의 각종 작업조건과 온도 등 여러 가지의 요인에 의해 제품의 품질이 결정되며, 품질은 중요한 요소이다.
본 논문에서는 데이터 학습을 통해 제품의 불량을 예측하는 것을 목표로 한다. 품질 예측을 위한 머신러닝 모델은 Logistic Regression, Naïve bayes, RandomForest, Support Vector Machine을 적용하였다. 학습 데이터 셋은 ㈜W 사의 연구데이터를 제공받았고 양품과 불량품으로 레이블링 되어있다.
각 머신러닝 기법별로 최적의 파라미터를 설정하여 데이터를 학습시켰고, 혼동행렬과 성과지표를 기반으로 모델의 정확도를 평가하였다. 그 후 가장 좋은 성능을 보여주는 모델을 선정하여 그 모델을 기준으로 변수 중요도를 측정하여 최적의 설정 값을 제안하였다.
본 논문에서는 데이터 학습을 통해 제품의 불량을 예측하는 것을 목표로 한다. 품질 예측을 위한 머신러닝 모델은 Logistic Regression, Naïve bayes, RandomForest, Support Vector Machine을 적용하였다. 학습 데이터 셋은 ㈜W 사의 연구데이터를 제공받았고 양품과 불량품으로 레이블링 되어있다.
각 머신러닝 기법별로 최적의 파라미터를 설정하여 데이터를 학습시켰고, 혼동행렬과 성과지표를 기반으로 모델의 정확도를 평가하였다. 그 후 가장 좋은 성능을 보여주는 모델을 선정하여 그 모델을 기준으로 변수 중요도를 측정하여 최적의 설정 값을 제안하였다.
목차
초록
1. 서론
2. 실험 장비
3. 학습 방법
4. 실험
5. 결론
6. 참고문헌
참고문헌 (0)
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