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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김동건 (피도텍) 류동흠 (피도텍) 이용빈 (피도텍)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회
발행연도
2022.11
수록면
1,428 - 1,431 (4page)

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The existing sequential sampling method has a drawback that convergence is very poor when the number of initial experimental points is small. To handle this issue, we present a method to improve the performance of sequential sampling by increasing the number of initial experimental points using artificial experimental points created by a generative model designed with an artificial neural network. A generative model suitable for tabular data (TVAE) is used for generating the artificial experimental points and Expected Improvement (EI) is applied for additional sampling. Finally, the proposed algorithm is verified by comparing its performance with the existing EI technique.
#실험설계법(Design of Experiment) #순차적 샘플링(Sequential Sampling) #메타모델(Metamodel) #생성모델(Generative Model) #인공지능 (Artificial Intelligence)

목차

Abstract
1. 서론
2. 기존 기법
3. 제안한 기법
4. 수치 검증
5. 결론
참고문헌

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