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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.15 No.1
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 56 - 59 (4page)
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Anomalies in equipment can cause equipment failure and product defects, which can lead to costly maintenance, production interruptions, and other damages. Therefore, it is important to analyze manufacturing time series data to detect anomalies in advance. In real production environments, it is difficult to collect data on equipment anomalies, and there are difficulties in model training and validation due to class imbalance problems. In this paper, we applied unsupervised learning-based methods such as Isolation Forest (IF), One-Class Support Vector Machine (OCSVM), and AutoEncoder (AE) to manufacturing time series data and analyzed their results using ensemble techniques to detect anomalies.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. CNC Machine and Sensor Data
Ⅲ. Model Descriptions
Ⅳ. Model Training and Analysis of Results
Ⅴ. Conclusion and Future Research
REFERENCES
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