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최병희 (인하대학교) 조예찬 (인하대학교) 박정현 (인하대학교) 최성운 (인하대학교) 조상훈 (SPLtech) 김바다 (인하대학교) 박기협 (현대두산인프라코어) 김주호 (현대두산인프라코어) 이대엽 (인하대학교)
저널정보
유공압건설기계학회 유공압건설기계학회 학술대회논문집 유공압건설기계학회 2023年度 春季 學術大會 論文集
발행연도
2023.5
수록면
125 - 129 (5page)

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In many equipment, including construction machinery that operates with hydraulic oil, it is very important to solve the problem of the generation of fine particles in the hydraulic circuit and the inability to use the equipment due to causes such as damage of parts and repair. In this study, as a base study to solve these problems, a study that can detect the color change of hydraulic oil due to particles mixed in hydraulic oil in real time using machine learning was conducted. Using the k-NN classification algorithm, the color change of hydraulic oil is classified into ten classes so that the color can be recognized in real time. It is planned to carry out the development of the sensor system in the following study.
#Hydraulic oil(유압유) #k-NN classification algorithm(k-NN 분류 알고리즘) #Fine particlese(미세입자) #Machine learning(기계학습)

목차

Abstract
서론
2. k-NN 분류 알고리즘
3. 분류 결과
4. 시스템 모델링
5. 센서 개발 연구
6. 결론
참고 문헌

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