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(Changwon National University) (Changwon National University) (Changwon National University)
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한국정보통신학회 한국정보통신학회 여성 ICT 학술대회 논문집 한국정보통신학회 2020년도 여성ICT위원회 학술대회 논문집
발행연도
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18 - 22 (5page)

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초록· 키워드

본 논문에서는 스마트 제조의 주요 요소 기술인 3D 프린팅을 위해 적용 가능한 기계학습 알고리즘들을 조사 분석하고서, 어떠한 알고리즘이 고장 감지 성능 면에서 우수한지를 객관적인 자료를 통해 비교 분석한 결과를 제시한다. 본 연구는 FDM(Fused Deposition Modeling)을 위한 3D 프린팅 공정 사례에 초점을 맞추고 있으며, 비교 대상 기계학습 알고리즘으로는 계층 구조, 신경망 그리고 K-means 알고리즘을 고려하였다. 인쇄성, 임계치 복잡성 감소, 조립 전 가속, 결함 검출 등의 성능 비교 파라미터를 적용해 상기 기계학습 알고리즘들을 비교해 본 결과 K-means 알고리즘이 88%의 정확도를 보여주고 있어 타 알고리즘에 비해 고장 감지 성능이 우수한 것으로 조사되었다. 이 결과는 다양한 스마트 제조 애플리케이션에 기계학습 알고리즘을 적용하기 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
#Learning Algorithm #3D Printing #Fused Deposition Modeling (FDM) #Smart Manufacturing
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목차

  1. 요약
  2. ABSTRACT
  3. 1. Introduction
  4. 2. Machine Learning Algorithms for 3D Printing in Smart Factory
  5. 3. Three-Dimensional (3D) Printing Technology
  6. 4. Method of Proposed Research
  7. 5. Analysis of Comparison Result and Discussion
  8. 6. Conclusion
  9. References

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