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저자정보
김혜인 (한국생산기술연구원) 천수민 (한국생산기술연구원) 구정인 (한국생산기술연구원)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
580 - 580 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2021

다중 작업 학습 기반의 밀링 공정에서의 절삭력 및 공구 마모 예측
김혜인 ,  천수민 ,  구정인 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2021.11 학술대회자료
Transfer Learning 기반 밀링공정 절삭력 예측 성능 비교
김혜인 ,  김희수 ,  구정인 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2021.05 학술대회자료

2020

Transfer Learning 기반 BiLSTM을 통한 밀링공정 절삭력 예측
김혜인 ,  구정인 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2020.09 학술대회자료
밀링공정에서 전이학습을 활용한 절삭력 예측 모델링
김혜인 ,  구정인 한국기계가공학회 춘추계학술대회 논문집 2020.06 학술대회자료

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최근 제조업에서 가공 상태 모니터링 및 결함 진단 등 다양한 측면에서 물리학 기반 모델을 보완하기 위해 딥러닝을 접목하고 있지만 단일 작업에 대한 예측만 수행할 수 있어 다양한 데이터 수집을 위해서는 실험 비용이 증가하고 반복 작업을 해야 하는 한계점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 가공 상태를 파악할 수 있는 요소인 절삭력과 공구마모 상태를 예측하는 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)기반 다중 작업학습 방법(Multi-Task Learning, MTL)을 제안하고자 한다. 각각 다른 특성이 하나의 신경망을 통해 다양한 작업을 동시에 수행하고 작업 간 상 ... 전체 초록 보기
#Multitask learning #Deep learning #Predictive models #Convolution neural network #Milling process

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밀링 공구 마모 예측을 위한 진동 신호 특징 추출 및 기계학습 모델 개발
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오준영 ,  이우진 ,  김재은 외 3명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2022 .10
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