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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 885 - 896 (12page)
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제조에서의 모터 불량은 향후 A/S 및 신뢰성에 중요한 역활을 한다. 모터의 불량 구분은 소리, 전류, 진동등의 측정을 통해 검출한다. 본 논문에서 사용한 데이터는 자동차 사이드미러 모터 기어박스의 소리를 사용하였다. 모터 소리는 3가지의 클래스로 구성되어 있다. 소리 데이터는 멜스펙트로그램을 통한 변환 과정을 거쳐 네트워크 모델에 입력된다. 본 논문에서는 불량 모터 구분 성능을 올리기 위한 데이터 증강, 클래스 불균형에 따는 다양한 데이터 재샘플링, 재가중치 조절, 손실함수의 변경, 표현 학습과 클래스 구분의 두 단계 분리 방법 등 다양한 방법을 적용하였으며, 추가적으로 커리큘럼 러닝 방법, 자기 스페이스 학습 방법 등을 Bidirectional LSTM Attention, Convolutional Recurrent Neural Network, Multi-Head Attention, Bidirectional Temporal Convolution Network, Convolution Neural Network 등 총 5가지 네트워크 모델을 통하여 비교하고, 모터 소리 구분에 최적의 구성을 찾을 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론 및 향후 연구
참고문헌 (References)
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
A. Khamparia, D. Gupta, N. G. Nguyen, A. Khanna, B. Pandey and P. Tiwari, "Sound Classification Using Convolutional Neural Network and Tensor Deep Stacking Network," in IEEE Access, vol. 7, pp. 7717-7727, 2019. doi: http://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2888882
K. Jaiswal and D. Kalpeshbhai Patel, "Sound Classification Using Convolutional Neural Networks," 2018 IEEE International Conference on Cloud Computing in Emerging Markets (CCEM), pp. 81-84, 2018. doi: http://doi.org/10.1109/CCEM.2018.00021
P. Tzirakis, J. Zhang and B. W. Schuller, "End-to-End Speech Emotion Recognition Using Deep Neural Networks," 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 5089-5093, 2018. doi: http://doi.org/10.1109/ICASSP.2018.8462677
Zhichao Zhang, Shugong Xu, Tianhao Qiao, Shunqing Zhang, Shan Cao, “Attention Based Convolutional Recurrent Neural Network for Environmental Sound Classification”, 2019. arXiv:1907.02230
S. Wyatt et al., "Environmental Sound Classification with Tiny Transformers in Noisy Edge Environments," 2021 IEEE 7th World Forum on Internet of Things (WF-IoT), pp. 309-314, 2021. doi: http://doi.org/10.1109/WF-IoT51360.2021.9596007
K. Jaiswal and D. Kalpeshbhai Patel, "Sound Classification Using Convolutional Neural Networks," 2018 IEEE International Conference on Cloud Computing in Emerging Markets (CCEM), pp. 81-84, 2018. doi: http://doi.org/10.1109/CCEM.2018.00021
P. Tzirakis, J. Zhang and B. W. Schuller, "End-to-End Speech Emotion Recognition Using Deep Neural Networks," 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 5089-5093, 2018. doi: http://doi.org/10.1109/ICASSP.2018.8462677
Zhichao Zhang, Shugong Xu, Tianhao Qiao, Shunqing Zhang, Shan Cao, “Attention Based Convolutional Recurrent Neural Network for Environmental Sound Classification”, 2019. arXiv:1907.02230
S. Wyatt et al., "Environmental Sound Classification with Tiny Transformers in Noisy Edge Environments," 2021 IEEE 7th World Forum on Internet of Things (WF-IoT), pp. 309-314, 2021. doi: http://doi.org/10.1109/WF-IoT51360.2021.9596007
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