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이용수
1. 서론
2. 딥러닝 기반 시계열 데이터 분석 방법
3. 딥러닝 기반 용접 공정 모니터링 사례
4. 시사점 및 전망
Reference
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딥러닝
소음·진동
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A Survey on Deep Learning-based Anomaly Detection Models for Time Series Data
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2020 .12
미세먼지 예측 성능 개선을 위한 CNN-LSTM 결합 방법
한국정보통신학회논문지
2020 .01
인공지능 딥러닝을 이용한 용접품질 검사
한국기계가공학회 춘추계학술대회 논문집
2020 .06
딥러닝 기반 시계열 예측 알고리즘의 모델 크기에 따른 성능 비교 및 분석
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .06
병원 외래환자수의 예측을 위한 시계열 데이터처리 딥러닝 시스템
한국전자통신학회 논문지
2021 .01
딥러닝 기반 산업현장 고소작업자 행동분석 시스템
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2018 .01
시계열 빅데이터 예측을 위한 상관분석 기반 딥러닝 학습 데이터 선정
한국통신학회 학술대회논문집
2023 .02
FCAW 맞대기 용접에서 deep learning algorithm을 이용한 초층 gap monitoring에 대한 연구
대한용접학회 특별강연 및 학술발표대회 개요집
2021 .11
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