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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 54 - 61 (8page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2023.60.6.54
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염색가공산업은 바이어 오더가 들어오면 해당 색상을 CCM 측색기로 측정한 뒤 해당 색상과 맞는 색상의 재현을 위해 작업자의 수작업을 통해 색상을 찾는다. 색상을 찾는 과정에서 색상이 재현되기까지 해당 과정을 계속해서 반복한다. 이러한 반복으로 인해 시간, 노동력, 에너지, 원부자재 등의 손실이 발생한다. AI 모델 예측을 통해 염료배합 비율을 자동으로 추천하는 시스템을 사용하면 이러한 손실 발생을 예방할 수 있다. 본 논문에서 이러한 문제를 해결하고자 염료배합 비율을 추천하는 AI 모델을 제시하였다. 단일 염료 이외에 배합 염료에 대한 데이터를 생성해 학습 데이터로 활용한다는 점에서 데이터가 충분하지 않을때, 다양한 방법으로 데이터를 확장할 수 있다는 점에서 다양한 분야로 확장 적용이 가능하다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 구현
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
H. W. Oh, “A Study on Digital Transformation Issues based on Dye Mixing Ratio in Textile Dyeing Process”, KICS, Vol. 2022 No. 6 [2022], 1887-1888, 2022.
R Shamey, "Artificial intelligence in the colour and textile industry", Coloration Technology, Vol. 33, Issue 1, 33-45, 2008.
S. H. Kim. "A Study on the Scheduling of Dyeing Processing Production Based on Genetic Algorithm" The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences 46, 1 (2021): 192-200.
J. B. Hong, "A Study of Dynamic Scheduling Method with Optaplanner in Dyeing Processing Factory," The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences 45, 7(2020): 1263-1268.
J. H. Lee, "A New Color Recipe Prediction Method in the Cold Pad Batch Dyeing of Cotton Knit Using NNMF Algorithm", Textile Science and Engineering 50, 1(2013):7-15.
R Shamey, "Artificial intelligence in the colour and textile industry", Coloration Technology, Vol. 33, Issue 1, 33-45, 2008.
S. H. Kim. "A Study on the Scheduling of Dyeing Processing Production Based on Genetic Algorithm" The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences 46, 1 (2021): 192-200.
J. B. Hong, "A Study of Dynamic Scheduling Method with Optaplanner in Dyeing Processing Factory," The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences 45, 7(2020): 1263-1268.
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