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학술저널
저자정보
최은석 (충북대학교) 김정훈 (충북대학교) 아지즈 나스리디노프 (충북대학교) 이상현 (유라) 강정태 (유라) 류관희 (충북대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제17권 제7호
발행연도
2017.7
수록면
182 - 192 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

DBSCAN 기반의 제조 공정 데이터 불량 위치의 검출
최은석 ,  김정훈 ,  아지즈 나스리디노프 외 3명 한국콘텐츠학회논문지 2017.07 학술저널
DBSCAN 기반의 제조 공정 데이터의 불량 위치의 검출
최은석 전자정보대학 2017.01 학위논문

초록· 키워드

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제조 산업은 국가 경제 성장의 원동력으로 그 중요성이 부각되고 있다. 이에 따라 제조 공정상에서 생성되는 제조 데이터 분석의 중요성 또한 조명 받고 있다. 본 논문에서는 PCB(Printed Circuit Board) 제조공정에서 발생한 로그 데이터를 분석하여 PCB 상에서 빈번하게 발생하는 고장 영역에 대해서 작업자가 고장 영역을 직접 눈으로 볼 수 있도록 시각화하는 방법을 제안한다. 우선 고장 영역을 파악하기 위해서 PCB 공정 데이터 집합에 K-means, DB-SCAN 클러스터링 알고리즘을 적용하여 군집화 하였고, 두 알고리즘 중 더 정확한 고장 영역을 도출하는지 비교하였다. 또한 MVC(Model-View-Controller) 구조 시스템을 개발하여 실제 PCB 이미지 상에 클러스터링 결과를 출력하는 것으로 실제 고장영역을 눈으로 확인할 수 있도록 시각화하였다.
#제조 데이터 #PCB #고장 영역 #Manufacturing Data #Defected Region

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. DBSCAN을 사용한 불량 위치 검출 시스템
IV. 실험 결과
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - 최종우 / 2015 / 에너지 ICT 융합과 빅데이터 서비스 / 한국데이터정보과학회지 26 (5) : 1141 ~ 1154 dbpia [학술지(정기간행물)] - K. KOBARA / 2016 / Cyber Physical Security for Industrial Control Systems and IoT / IEICE Trans. Inf. & Syst 99 (4) : 787 ~ 795 google schola [기타자료] - A. Pühringer / 2015 / 사물인터넷(IoT)과 인더스트리4. 0(Industry 4. 0)이 기존의 산업용 통신에 미치는 영향 / ICN : 22 ~ 27 google schola [학술지(정기간행물)] - J. Lee / 2013 / Recent advances and trends in predictive manufacturing systems in big data environment / Manufacturing Letters 1 (1) : 38 ~ 41 google schola [학술대회논문] - S. Gallo / 1999 / Time manufacturing prediction : preprocess model in neuro fuzzy expert system / Proceeding of The European Symposium on Intelligent Techniques : 1 ~ 11 google schola

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