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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 320 - 321 (2page)
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Process monitoring is one of the most important research areas for modern industries as it enables efficient (from various perspectives such as economic and environmental) and safe process operations. Recently, data-driven methods are getting more attentions for the process monitoring, especially unsupervised-learning-based ones, as they do not require faulty data which are expensive to obtain. Identifying the probability distribution of normal process data is at the core of unsupervised-learning-based process monitoring. Autoencoder is considered to be one technique which allows us to do such identificatio ... 전체 초록 보기
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