메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김회창 (한국기술교육대학교) 차민혁 (한국기술교육대학교) 김병철 (한국기술교육대학교)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제22권 제7호
발행연도
2023.7
수록면
62 - 69 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
When CAD models are saved to the files in standard file formats using commercial CAD programs, the design history is not saved with them. This lack of design history causes the difficulties in modifying the CAD models, resulting in increased industrial costs. To address this problem, a novel method was proposed for reconstructing the design history from three-dimensional CAD models that do not have the design history, using deep reinforcement learning. Deep reinforcement learning is a form of machine learning that combines reinforcement learning and deep learning techniques. To achieve this, we define the states, actions, and rewards, and determine the optimal policy using a combination of soft actor-critic (SAC) and multi-layer perceptron (MLP). To verify the proposed method, we implement it and present the experimental results.
#Deep Reinforcement Learning(심층 강화학습) #Design History(설계이력) #Reconstruction(재구성)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 설계이력 재구성 방법
4. 구현 및 실험 결과
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

기계학습을 위한 설계이력 기반 CAD 모델 데이터 셋의 자동 생성
김회창 ,  김병철 한국CDE학회 논문집 2024 .12
인코더-디코더 모델을 이용한 가산 및 감산 프리미티브로 구성된 형상의 설계이력 재구성 방안
김병철 ,  김회창 대한기계학회 춘추학술대회 2022 .11
인코더-디코더 모델을 이용한 3축 가공 형상의 설계이력 재구성
김병철 ,  김회창 대한기계학회 춘추학술대회 2022 .05
딥러닝 기반의 기계가공 특징형상 인식 연구
여창모 ,  김병철 ,  천상욱 외 2명 한국기계가공학회 춘추계학술대회 논문집 2021 .12
심층 강화학습을 이용한 단순 형상에 대한 설계이력 재구성
김병철 대한기계학회 춘추학술대회 2021 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0