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
배서한 (창원대학교) 김윤수 (창원대학교) 석종원 (창원대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제28권 제8호
발행연도
2024.8
수록면
898 - 904 (7page)
DOI
10.6109/jkiice.2024.28.8.898

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
제조산업에서 설비의 결함으로 생산이 정지되는 것은 치명적인 문제이다. 따라서 미리 설비의 결함을 예측하여 선제적으로 정비하는 예지정비가 중요하다. 최근 머신러닝 및 딥러닝 기술의 발전으로 예지정비에 대한 연구 또한 활발한데, 이러한 머신러닝 및 딥러닝 기술의 성능은 데이터셋에 달려있다. 하지만 기존의 데이터셋에는 단순히 정상과 결함 상태만이 존재하여 결함과 정상 사이의 상태를 모의하고 있지는 않았다. 따라서 본 논문에서는 정상과 결함 사이의 신호를 담은 주의 상태의 데이터를 추가로 수집하여 데이터셋을 구축하고, 간단한 분류 실험을 진행하여 데이터의 실효성을 검증하였다. 본 논문에서 제안하는 전조증상 데이터셋은 사후가 아닌 사전에 조치를 수행하는 진정한 의미로서의 예지정비 시스템 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 전조증상 데이터셋
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (8)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-090673648