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논문 기본 정보
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초록·키워드
CNC 공정에서 적절한 공구의 사용은 공장의 전체적인 비용과 생산물의 품질에 큰 영향을 끼친다. CNC 공구 교체 시점을 더욱 정교화하기 위해 다양한 방안들이 제시되고 있으며 그 일환으로 본 연구에서는 진동 관련 시계열 데이터를 음성 추출 기법을 통해 스펙트로그램 형태의 이미지로 변환한 후 마모 여부를 판단하는 방안에 대해 탐색을 진행하였다. CNC 공구 마모도를 예측함에 있어 시계열 데이터에 1D-CNN 모델을 사용할 경우 정확도가 84.68%에 그친 반면, 추출된 진동 이미지에 2D-CNN 모델을 활용할 경우 93.75%의 정확도를 얻을 수 있었다. 더 나아가 서로 다른 축의 신호를 동시에 활용할 경우 94.61%까지 성능이 향상되었고, 이미지와 시계열 데이터를 동시에 활용할 경우 98.33%의 정확도를 얻을 수 있었다. 진동 데이터는 공구 마모 예측에 유용한 특성이고 이를 활용한 학습 방식들이 앞으로의 공구 마모도 관리에 좀 더 기여할 것을 기대한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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