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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 122 - 128 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2024.25.10.122
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본 연구에서는 딥러닝 기술을 활용하여 식품제조 공정에서의 품질 분석과 품질 예측을 수행하는 방법을 제시한다. 식품제조 산업에서는 제품의 품질을 유지하고, 문제의 발생 시에 신속하게 개선하는 것이 매우 중요하다. 그러나 복잡한 제조 공정과 다양한 원재료, 환경 조건 등의 변수로 인해 품질 관리에 많은 어려움이 존재한다. 기존의 품질 관리 방식은 주로 경험적 데이터에 의존하거나 특정 시점의 품질 상태의 분석에 국한되어 있어, 실시간 예측이나 문제 발생 전 예방이 어렵다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 생성 모델과 강화학습 기반의 품질 예측 시스템을 제안한다. 생성 모델로부터 양질의 식품제조 데이터를 생성하고, 이를 바탕으로 강화학습 모델을 구축하여 제조 과정 중 발생하는 다양한 품질 데이터를 실시간으로 분석한다. 이 시스템은 공정 중에 실시간으로 수집된 데이터를 딥러닝 알고리즘에 입력하여 제품의 최종 품질을 예측할 수 있다. 또한, 특정 변수의 변화가 품질에 미치는 영향을 학습하여, 불량이 발생할 가능성이 있는 조건을 사전에 인식하고, 이를 방지할 수 있다. 이 연구는 식품제조 산업에서 딥러닝의 적용 가능성을 확장하고, 품질 관리의 혁신적인 접근법을 제시하기 위한 목적이 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터 생성 모델
3. 품질 예측 모델
4. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
I. N. Illa, T. C. Sin, G. M. Fathullah, A. Rosmaini, “Product Defect Prediction Model in Food Manufacturing Production Line Using Multiple Regression Analysis (MLR)”, ICAMET 2020, Vol. 2347, No 1, 2021 DOI: https://doi.org/10.1063/5.0052688
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