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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김종훈 (성균관대) 오하영 (Sungkyunkwan University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제6호
발행연도
2021.6
수록면
749 - 756 (8page)

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제조 생산공정에는 다양한 센서를 통해 실시간으로 양질의 데이터가 데이터베이스에 축적되고 있다. 이와 함께 통계적으로 접근하기 까다로운 데이터에 대해서 높은 수준의 정확도로 예측모델을 구축할 수 있는 머신러닝이 보급되면서 ‘4차 산업화 시대’를 맞이하고 있다. 본 논문에서는 이러한 제조업계의 흐름에 따라 업계의 주요 관심사인 제품의 품질특성을 예측하는 머신러닝 모델의 성능을 향상하는 방법을 제시한다. 머신러닝 모델의 성능을 향상하는데 일반적으로 사용되는 샘플 크기의 증가, Hyper-Parameter의 최적화 및 적절한 알고리즘 선택의 효과를 검증한다. 그리고, 새로운 성능향상 방법을 제시하고, 그 효과를 검증해본다. 논문에서 제시한 방법을 통해서 제조업에서는 더욱 향상된 성능의 예측모델을 구축, 품질예측과 관리에 크게 이바지할 수 있을 것이다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 머신러닝 알고리즘
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (13)

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