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임주희 (성균관대학교) 양진호 (성균관대학교) 조강연 (성균관대학교) 노상도 (성균관대학교) 손현식 (다이텍연구원) 정우창 (한국섬유개발연구원) 심승범 (한국섬유개발연구원)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제48권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
557 - 569 (13page)
DOI
10.7232/JKIIE.2022.48.6.557

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Due to various environmental issues such as global warming, eco-friendly technology becomes more significant attention in manufacturing industries. In textile industry, a large amount of chemicals substances and energy can cause serious environmental pollution, so that it is necessary to develop and use eco-friendly fiber material to keep our environment clean. Extraction of optimal process conditions and prediction of the product quality before production starts are the critical steps to reduce the waste and defect rate in developing biodegradable eco-friendly materials. This paper proposes an AI-based algorithm that predicts the optimal process conditions and parameters of the spinning process based on manufacturing data. The developed algorithm is consisted of various machine learning models, and the performance of the model is verified by performance indicator evaluation of actual production processes.
#Artificial Intelligence #Big Data Analytics #Deep Learning #Machine Learning #Spinning Process

목차

1. 서론
2. 연구 배경
3. 물성 예측을 위한 AI 기반 알고리즘
4. 알고리즘 구현 및 결과 분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (21)

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Bonnin, R. (2017), Machine Learning for developers, Packt, Birmingham. google schola Gers, F. A., Schmidhuber, J., and Cummins, F. (1999), Learning to forget: Continual prediction with LSTM, Ninth International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 99, 12(10), 2451-2471. google schola Hong, S. M. (2012), “Textile, walking on the cutting edge...Huvis Jeonju Plant”, EBN Industrial Economy, 2012.05.02., 1. google schola Jo, S. O., Lee, B. Y., SaGong, P., Chun, D. H., Park, S. W., and Cho, K. C. (2011), A Study on the Flexible Padder of High Efficiency Dyeing Machine, In Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference, Korean Society for Precision Engineering, 1217-1218. google schola Jo, Y. J. (2018), Big Data SPSS Latest Analysis Techniques: Neural Network, SVM, Random Forest, Seoul Hannarae, Korea. google schola

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