제조데이터 기반 품질 향상을 위한 최적 AI 알고리즘 구현

고성현; 신성윤; 정경택

doi:10.6109/jkiice.2023.27.12.1539

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자료유형: 학술저널

저자정보: 고성현 (원광대학교) 신성윤 (군산대학교) 정경택 (군산대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제12호

발행연도: 2023.12

수록면: 1,539 - 1,546 (8page)

DOI: 10.6109/jkiice.2023.27.12.1539

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최근 제조업 중심의 스마트 공장 구축으로 생산성 향상과 효율화를 추진 중이다. 그로 인해 각 공정들의 제조데이터가 축적되고 축적된 데이터를 이용하여 생산성을 향상 시키려는 방안이 여러모로 시도되고 있다. 그중 하나가 인공지능 알고리즘을 생산 공정에 적용하여 생산 효율성을 높이려는 시도가 지속해서 이루어지고 있다. 본 논문에서는 각 공정의 특성에 맞는 최적의 인공지능 알고리즘을 도출하기 위하여 다양한 알고리즘을 적용하고 분석하였다. 그 결과 A, B사의 각각 두 개의 공정에서 우수한 결과를 보인 알고리즘을 적용하여 품질 개선율(완제품 불량률 감소)이 향상되었으며 알고리즘 정확도도 높은 것을 확인할 수 있었다.

#스마트 공장 #인공지능 #로지스틱 회귀 #Smart Factory #AI #Logistic Regression #KNN

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C. Park and D. Lee, “Respiration Classification Based on Logistic Regression Algorithm,” The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, vol. 46, no. 1, pp. 162-169, Jan. 2021. DOI: 10.7840/kics.2021.46.1.162.

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