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초록·키워드
[연구 배경] 제조 공정에서 대기열 포화도는 작업 대기 중인 파트를 보유할 수 있는 정도다. 대기열 포화도가 상한치를 넘어가면, 파트는 대기열에 더 이상 머무를 수 없으며 공정 흐름에 부정적인 영향을 미친다. 공정 흐름의 효율을 향상시키기 위해 현장 관리자는 대기열 포화도를 관리해야 한다.
[연구 목적] 본 논문은 객체 탐지(Object detection) 및 추적(Tracking) 알고리즘을 통해 공정의 대기열 포화도를 예측하는 연구를 제안한다.
[연구 과정] 연구진은 물리적 실험 환경을 구축하기 위해 세 개 설비로 구성된 흐름 생산(flow-shop) 시스템을 공장 모형으로 재현한다.
이후, 객체 탐지/추적 알고리즘 Yolov4와 DeepSORT 기반으로 대기열 내 개체 수를 프레임 별로 수집하여 대기열 포화도를 탐지한다. 마지막으로, 이산 사건(Discrete event) 기반 시뮬레이션 결과와 비교하여 공정 대기열의 포화도 탐지 시스템의 성능을 평가한다.
[연구 목적] 본 논문은 객체 탐지(Object detection) 및 추적(Tracking) 알고리즘을 통해 공정의 대기열 포화도를 예측하는 연구를 제안한다.
[연구 과정] 연구진은 물리적 실험 환경을 구축하기 위해 세 개 설비로 구성된 흐름 생산(flow-shop) 시스템을 공장 모형으로 재현한다.
이후, 객체 탐지/추적 알고리즘 Yolov4와 DeepSORT 기반으로 대기열 내 개체 수를 프레임 별로 수집하여 대기열 포화도를 탐지한다. 마지막으로, 이산 사건(Discrete event) 기반 시뮬레이션 결과와 비교하여 공정 대기열의 포화도 탐지 시스템의 성능을 평가한다.
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