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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오상헌 (한국방송통신대학교 컴퓨터과학화) 안창욱 (광주과학기술원)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제10권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
23 - 30 (8page)
DOI
https://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2021.10.3.23

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제조 시계열 데이터 클러스터링 기법은 제조 대용량 데이터 기반 군집화를 통한 설비 및 공정 이상 탐지 분류를 위한 중요한 솔루션이지만 기존 정적 데이터 대상 클러스터링 기법을 시계열 데이터에 적용함에 있어 낮은 정확도를 가지는 단점이 있다. 본 논문에서는 진화 연산 기반 시계열 군집 분석 접근 방식을 제시하여 기존 클러스터링 기술에 대한 정합성 향상하고자 한다. 이를 위하여 먼저 제조 공정 결과 이미지 형상을 선형 스캐닝을 활용하여 1차원 시계열 데이터로 변환하고 해당 변환 데이터 대상으로 Pearson 거리 매트릭을 기반으로 계층적 군집 분석 및 분할 군집 분석에 대한 최적 하위클러스터를 도출한다. 해당 최적 하위클러스터 대상 유전 알고리즘을 활용하여 유사도가 최소화되는 최적의 군집 조합을 도출한다. 그리고 실제 제조 과정 이미지 대상으로 기존 클러스터링 기법과 성능 비교를 통하여 제안된 클러스터링 기법의 성능 우수성을 검증한다.
#시계열 클러스터링 #선형 변환 #유전 알고리즘 #제조업 #Time Series Clustering #Linear Scanning #Genetic Algorithm #Manufacturing Industry

목차

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노규성 / 2014 / 제조실행시스템에의 빅데이터 적용방안에 대한 탐색적 연구 / 디지털융복합연구 12(1):305~311 dbpia 곽기호 / 2016 / 제조업 빅데이터 활용 동향 분석과 시사점 / 주간기술동향 google schola 최철웅 / 2020 / 폐암환자 생존분석에 대한 TNM 병기 군집분석 평가 / 스마트미디어저널 9(4):126~133 dbpia 이동수 / 2020 / K-평균 군집화 알고리즘 및 딥러닝 기반 군중 집계를 이용한 전염병 확진자 접촉 가능성 여부 판단 모니터링 시스템 제안 / 스마트미디어저널 9(3):122~129 dbpia S. Aghabozorgi / 2015 / Time-series clustering – A decade review / Information Systems 53:16~38 google schola

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