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학술저널
저자정보
박정준 (성균관대학교) 김진우 (국민대학교) 장서윤 (호서대학교) 이상열 (한성대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제48권 제6호(통권 제465호)
발행연도
2024.6
수록면
397 - 403 (7page)
DOI
10.3795/KSME-A.2024.48.6.397

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본 연구에서는 자동화된 파라핀 도포 공정의 균일도를 최적화하기 위한 기계학습과 최적화 알고리즘을 결합한 기법을 제안한다. 먼저 파라핀의 도포율 예측 모델을 개발하기 위해 실제 공정에 온 · 습도 센서를 설치하였다. 공정의 말단에 3대의 카메라를 설치하고 영상처리 알고리즘을 결합하여 도포율을 수치화하였다. 실제 수집된 온 · 습도와 수치화된 도포율을 기반으로 랜덤 포레스트 모델을 구축하였다. 이후 학습된 기계학습 모델에 최적화 기법인 유전 알고리즘을 적용하여 높은 파라핀 도포 균일도를 달성하기 위해 실제 공정에서 변경 가능한 파라미터를 최적화하였다. 최적화된 온도와 실제 수집된 온도와의 오차는 각 1.1°C, 4.0°C로 매우 낮았다. 이는 실제 시나리오에서의 유용성을 검증하며, 파라핀을 이용한 다양한 공정 및 시스템에 유용성과 가치가 있을 것으로 판단된다.

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 배경 이론
3. 실험 구성
4. 분석 지표
5. 실험 및 분석
6. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (14)

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