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

학술대회자료

순환신경망을 활용한 제조 공정 과정상의 오류 검출 방법 사례 연구 Error Detection Method on Manufacturing Process Using Recurrent Neural Network: a Case Study

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)

오류 신고하기

피인용 0

순환신경망을 활용한 제조 공정 과정상의 오류 검출 방법 사례 연구

검색

초록·키워드

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

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

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

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

순환신경망을 활용한 제조 공정 과정상의 오류 검출 방법 사례 연구 Error Detection Method on Manufacturing Process Using Recurrent Neural Network: a Case Study

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료