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학술대회자료
저자정보
문석배 (한국전자기술연구원) 최종현 (한국전자기술연구원) 조운형 (한국전자기술연구원)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2023.5
수록면
576 - 580 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

t-SNE를 이용한 설비 데이터 자동 라벨링 방법
문석배 ,  최종현 ,  조운형 한국경영과학회 학술대회논문집 2023.05 학술대회자료
t-SNE를 이용한 설비 데이터 자동 라벨링 방법
문석배 ,  최종현 ,  조운형 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023.05 학술대회자료

초록· 키워드

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산업 현장에 인공지능 (AI) 솔루션을 도입하기 위해서는 공정 전반에 대한 데이터의 수집과 함께 해당 데이터의 라벨링이 꼭 필요하다. 제조 현장에 도입하기 적합한 AI 기술은 품질검사 및 공정 최적화 측면인데, 지도학습 기반의 알고리즘이 더 효과적으로 활용될 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 부분적으로 라벨링된 회전체 데이터에 고차원 데이터를 비선형 차원 축소하는 기법인 t-SNE (t-분포 확률적 임베딩, t-distributed stochastic neighbor embedding)를 적용함으로써 제조 설비 데이터에 대하여 효과적인 자동 라벨링이 가능한 방법을 제시하였다. 실험을 통해 수집한 진동 데이터에 제안한 방법을 적용함으로써 효과적으로 데이터 분류 및 라벨링이 가능함을 확인하였다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 회전체 이상 실험과 데이터 수집
3. t-SNE 이용한 데이터 분석 및 라벨링
4. 결론
References

참고문헌 (0)

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