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이다현 (한양대학교) 이승재 (한양대학교) 윤종완 (한양대학교) 고병진 (한양대학교) 박태준 (한양대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
11 - 14 (4page)

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초기 이상치 탐지 및 불량 검출에 있어서 인공지능기술의 적용은 이제 흔히 쓰이는 기술이 되었다. 하지만 일반적으로 사용되는 표현학습모델들의 경우 정상 데이터와 불량 데이터를 모두 많이 사용하는 단점이 있었다. 하지만 정밀 공정과 신규 설비 및 다품종 소로트산업에서는 불량 데이터를 얻기 쉽지 않기에 인공지능기술의 적용에 한계가 있었다. 이에 비지도 학습 기반의 모델들이 나타나게 되었고 그 중 높은 성능을 보이는 지식 증류 모델과 지식 역증류 모델의 비교 및 실험을 본 논문에서 제시한다.
#artificial intelligence #deep learning #anomaly detection #defect inspection #unsupervised learning #one class anomaly detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 모델 구조
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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