순환신경망을 활용한 제조 공정 과정상의 오류 검출 방법 사례 연구

Q: 이 논문에서 정의한 순환신경망이란 무엇인가?

순환신경망은 데이터를 한 번에 하나씩 입력받아 처리하고, 처리된 정보를 메모리에 저장함으로써 현재 시점의 입력값뿐만 아니라 이전에 저장했던 정보까지 이용하여 출력값을 계산하는 기계 학습 기법이다. 이는 시계열 데이터 분석에 가장 적합하다고 알려져 있다.

Q: 순환신경망을 활용한 제조 공정 오류 검출 모델의 최적 성능은 어떠한가?

연구 결과, LSTM 셀 크기가 64이고 학습율이 0.0001일 때 가장 높은 정확도를 보였다. 이 최적 모델은 2개의 은닉층으로 구성되며, 학습 데이터에 대해 99.48%의 평균 학습 정확도를, 검정 데이터에 대해서는 99.6%의 예측 정확도를 달성하였다.

조아진; 남혜림; 조준; 황종운; 이용오

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 조아진 (경희대학교) 남혜림 (경희대학교) 조준 (잘란트대학교) 황종운 (KIST) 이용오 (KIST)

저널정보: 대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2018년 대한산업공학회 추계학술대회 및 정기총회

발행연도: 2018.11

수록면: 2,373 - 2,376 (4page)

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In this paper, we propose an error detection method on manufacturing process using Recurrent Neural Network (RNN) in order to overcome the limitation on time-based maintenance method still used in a majority of factories. Using RNN, errors in manufacturing process can be detected by manners of a preventive maintenance with a reliable accuracy.

#Error Detection #Manufacturing Process #Machine Learning #Recurrent Neural Network #Long Short-Term Memory

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-530-000099810

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	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
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