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학술저널
저자정보
정의한 (POSTECH) 서영주 (POSTECH) 김동주 (POSTECH)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제5호(통권 제194호)
발행연도
2020.5
수록면
11 - 18 (8page)

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본 연구는 컨베이어 시스템에서 딥러닝을 이용한 배출구 막힘 판단 기술에 대하여 제안한다. 제안 방법은 산업 현장의 CCTV에서 수집한 영상을 이용하여 배출구 막힘 판단을 위한 다양한 CNN 모델들을 학습시키고, 성능이 가장 좋은 모델을 사용하여 실제 공정에 적용하는 것을 목적으로 한다. CNN 모델로는 잘 알려진 VGGNet, ResNet, DenseNet, 그리고 NASNet을 사용하였으며, 모델 학습과 성능 테스트를 위하여 CCTV에서 수집한 18,000장의 영상을 이용하였다. 다양한 모델에 대한 실험 결과, VGGNet은 99.89%의 정확도와 29.05ms의 처리 시간으로 가장 좋은 성능을 보였으며, 이로부터 배출구 막힘 판단 문제에 VGGNet이 가장 적합함을 확인하였다.
#Conveyor Systems #Blockage Determination #Deep Learning #Convolutional Neural Network #Visual Geometry Group Network #Residual Network #Dense Network #Neural Architecture Search Network #컨베이어 시스템 #막힘 판단 #딥러닝 #CNN #VGGNet #ResNet #DenseNet #NASNet

목차

[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Experiment
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Hyundai Steel Co., Ltd / 2019 / DEVICE FOR PREVENTING CHUTE CLOGGING, 10-1968857 google schola POSCO Co., Ltd / 2016 / Device for preventing chute clogging, 10-1635986 google schola POSCO Co., Ltd / 2015 / Apparatus and method for preventing a bin chute from being clogging, 10-1543590 google schola POSCO Co., Ltd / 2013 / ANTI-CLOG CHUTE, 10-1289150 google schola POSCO Co., Ltd. / 2013 / APPARATUS FOR DETECTING CLOGGI NG OF COKE BIN CHUTE, 10-1289420 google schola

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