배터리 제조 공정의 기반 해석 개선을 위한 인과 그래프 통합

Q: 이 논문에서 정의한 Shapley flow란 무엇인가?

Shapley flow는 인과 그래프를 XAI 방법론에 통합하여, 기존 XAI의 독립성 가정으로 인한 왜곡된 해석을 완화하는 기법이다. 이는 데이터를 구성하는 인자에 바로 예측 기여도를 배분하는 대신, 그래프에서 인자들이 연결된 엣지를 따라 기여도를 전파함으로써 공정 변수들의 영향력이 누적되는 메커니즘을 구현하여 더 정확한 설명을 도출한다.

Q: 배터리 제조 공정에서 기존 XAI 방법론의 한계는 무엇인가?

연구 결과, 기존 XAI 방법론들은 전체 공정을 구성하는 단위 공정들 사이의 독립성을 가정하고 해석을 진행하여 왜곡된 설명을 제공한다. 이는 여러 기작을 담당하는 단위 공정들이 순차적으로 연결된 배터리 제조 공정의 특성에 부합하지 않아, 공정 변수들의 간접적인 영향력을 제대로 반영하지 못하는 한계가 있다.

김해창; 윤지영; 이보라; 정은주; 김형석; 이종민

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저자정보: 김해창 (서울대학교) 윤지영 (서울대학교) 이보라 (LG 에너지솔루션) 정은주 (LG 에너지솔루션) 김형석 (LG 에너지솔루션) 이종민 (서울대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2024 제39회 제어로봇시스템학회 학술대회

발행연도: 2024.7

수록면: 47 - 48 (2page)

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Identifying key factors that exert crucial impact on the battery cell performance is essential for product optimization. Although machine learning and explainable artificial intelligence (XAI) have shown their capability in handling myriad process variables and nonlinear relationships, current researches often fail to fully account for the causal relationships inheren ... 전체 초록 보기

#Battery manufacturing process #Explainable Artificial Intelligence (XAI) #Shapley flow #Causal graph #Feature attribution

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