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저자정보
진승종 (아주대학교) 유상철 (아주대학교) 김남기 (아주대학교) 하윤우 (아주대학교) 왕지남 (아주대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2022.6
수록면
4,130 - 4,135 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

AutoEncoder / Isolation Forest 알고리즘을 이용한 용접 공정 시계열 데이터 이상탐지
진승종 ,  유상철 ,  김남기 외 2명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료
AutoEncoder / Isolation Forest 알고리즘을 이용한 용접 공정 시계열 데이터 이상탐지
진승종 ,  유상철 ,  김남기 외 2명 한국경영과학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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세계의 많은 제조 업체들에게 생산된 제품의 양/불을 정확히 판단하는 것은 오랜 숙제이다. 이를 판단하기 위해 과거에는 숙련된 사용자의 판단에 맡길 수밖에 없었다. 현재 품질 관리의 정확도를 높이기 위해 다양한 양/불 판정 기법들을 도입하고 있지만 제품에 손상을 주지 않고 양/불을 판단하는 것은 한계가 분명하다. 만약 공정에 영향을 끼치는 요인을 분석해 해당 제품의 양/불을 예측할 기존의 품질 관리보다 효율적인 공정을 구축할 수 있을 것이다. 이에 본연구에서는 AutoEncoder 알고리즘과 Isolation Forest 알고리즘을 이용해 수집된 시계열 데이터의 정상범위를 제시하고 이를 바탕으로 이상을 탐지하는 모델을 제시하고자 한다.

목차

1. Abstract
2. 서론
3. 목적
4. 데이터
5. 분석에 사용된 기법
6. 분석 과정
7 결과
8. 결론
9. 향후 과제
10. 참고문헌

참고문헌 (0)

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