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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 3,506 - 3,513 (8page)
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고무 제품 생산은 원재료의 조달부터 최종 제품의 성형까지 모두 포함하는 공정을 포함한다. 그 중 혼합공정은 다양한 제품의 생산 공정 중 공통적인 공정이며 고무 혼련공정은 레시피가 존재하지만 공정 특성상 현장의 작업자의 암묵적인 노하우에 의해 진행된다. 따라서 품질 향상 및 자동화에 대한 관심과 함께 스마트팩토리에 대한 관심이 늘어나면서 기존 작업자 의존 생산 방식에서 변화하고자 하는 시도가 점차 증가하고 있다. 이를 체계화하기 위해 본 연구에서는 믹서의 온도, 전력 사용량, 개폐 여부의 시계열 데이터에서 고무 물성을 예측할 수 있는 CNN 분석 기반 모델을 제안하며, 특히 기계에서 출력되는 디지털 데이터를 이미지화 하여 CNN으로 분석하는 개념을 제안한다. 본 논문은 제조 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 이미지 데이터로 변환하여 CNN을 활용할 수 있도록 함으로써 품질 지표 예측을 위한 다양한 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
초록
1. 서론
2. 선행연구
3. 공정과 데이터
4. 데이터 전처리
5. 실험결과 및 분석
6. 결론 및 후속 연구
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