메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김명균 (경남대학교) 전왕수 (경남대학교) 이상용 (경남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제10호(JKIIT, Vol.21, No.10)
발행연도
2023.10
수록면
147 - 158 (12page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.10.147

이용수

DBpia Top 10%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 AI기반 생산라인의 고장/예지보전을 모니터링하는 애플리케이션을 제안하였다. 이 애플리케이션은 실시간으로 생산, 설비현황을 애플리케이션으로 모니터링할 수 있고, 라인별 고장과 예지보전 기능을 수행한다. 기능별 모델은 DNN 모델과 LSTM, GRU, Seq2seq, Adaboost 모델을 사용했고 모델별 예측 결과는 고장분류에서는 99%이고, 예지보전에서는 Seq2seq의 R²score 값이 0.9631으로 가장 높았으며, LSTM보다는 0.0055, GRU보다는 0.0033, Bidirection LSTM보다는 0.0046정도 더 높은 값으로 나왔다. 이 시스템을 작업자가 이용하면 손쉽게 공장 상황을 모니터링할 수 있는 장점이 있을 뿐 아니라 신속하게 대응하도록 도움을 줄 수 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 연구
Ⅲ. 실시간 예지보전 모니터링 애플리케이션
Ⅳ. 실험 환경 및 방법
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0