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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 443 - 450 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.5.443
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제조 공정에서는 시계열 센서 데이터를 생성하므로, 시계열 데이터를 이미지로 변환할 수 있는 딥 러닝 기반의 모델이 위험 감지를 위해 채택되고 있다. 제조 공정 데이터는 레이블링된 데이터가 적어 준 지도 학습을 사용하거나 딥러닝 기반으로 데이터를 증강하여 지도 학습을 사용한다. 그러나 준 지도 학습은 지도 학습에 비해 예측 성능이 떨어지며, 딥러닝 기반의 데이터 증강은 모델의 수렴이 어려워 생성된 데이터의 정합성이 떨어진다. 본 논문은 소수의 레이블링 된 2차원 시계열 데이터를 원본 데이터의 변형 없이 채널로 이어 붙여, 정합성 높은 데이터를 생성하는 방법론을 제시한다. 실험 결과, 제안된 방법이 비교 모델보다 공정 위험을 약 8.1~16.7% 더 정확히 감지할 수 있음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 방법론
3. 실험
4. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Lee, J., Davari, H., Singh, J., and Pandhare, V., “Industrial artificial intelligence for industry 4.0-based manufacturing systems,” Manufacturig letters, vol. 18, pp. 20-23, 2018.
Matloob, S., Li, Y., and Khan, K. Z., “Safety measurements and risk assessment of coal mining industry using artificial intelligence and machine learning,” Open Journal of Business and Management, vol. 9, no. 3, pp. 1198-1209, 2021.
Goodfellow, I., Bengio, Y., and Courville, A., Deep learning, MIT press, 2016.
Dogan, A., and Birant, D., “Machine learning and data mining in manufacturing,” Expert Systems with Applications, vol. 166, 114060, 2021.
Gao, M., Zhang, Z., Yu, G., Arık, S. Ö., Davis, L. S., and Pfister, T., “Consistency-based semi-supervised active learning: Towards minimizing labeling cost,” Proceedings of European Conference on Computer Vision, Glasgow, United Kingdom, pp. 510- 526, Aug., 2020.
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Goodfellow, I., Bengio, Y., and Courville, A., Deep learning, MIT press, 2016.
Dogan, A., and Birant, D., “Machine learning and data mining in manufacturing,” Expert Systems with Applications, vol. 166, 114060, 2021.
Gao, M., Zhang, Z., Yu, G., Arık, S. Ö., Davis, L. S., and Pfister, T., “Consistency-based semi-supervised active learning: Towards minimizing labeling cost,” Proceedings of European Conference on Computer Vision, Glasgow, United Kingdom, pp. 510- 526, Aug., 2020.
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