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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,102 - 1,107 (6page)
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고무 제품의 제조를 위한 공정 중 혼련 공정은 믹서에 원료와 배합제를 투입하여 혼합하는 공정이다. 대부분의 기업에서는 숙련된 작업자의 암묵지를 활용하여 재료의 투입 순서와 시간을 결정하며 이는 공정의 신뢰도와 품질의 균일성을 저해한다. 이를 체계화하기 위해 본 연구에서는 믹서의 온도, 전압, 램(Ram) 개폐 여부 등의 시계열 데이터에서 고무 물성을 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 예측 정확도를 높이기 위해 합성곱 레이어의 다층 쌓기에 유리한 Residual Neural Network(ResNet)을 구축하였으나 검증 오차가 낮아지지 않는 문제가 발생하였다. 이에 본 연구에서는 레이어의 수를 역으로 줄이는 모델을 개발하였는데, 이 모델은 3개의 레이어로 구성된 1차원 Convolution Neural Network(CNN)이며, Zero-padding의 문제점을 개선한 Symmetric-padding을 적용하였다. 이러한 방법의 적용은 CNN과 ResNet34를 결합한 모델의 학습속도를 개선하고 검증 오차를 약 4% 감소시킬 수 있었다. 본 논문의 연구결과를 통하여 고무혼련공정 및 유사 공정의 품질 지표 예측모델의 다른 접근법에 대한 기초연구결과를 제공해줄 수 있을 것으로 기대한다.
목차
초록
1. 서론
2. 관련연구
3. 혼련 공정, 품질 예측 지표, 데이터
4. 혼련 공정 품질 지표 예측 모델
5. 실험결과 및 분석
6. 결론
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