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저자정보
시종욱 (금오공과대학교) 정지수 (금오공과대학교) 정민수 (금오공과대학교) 김성영 (금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제4호(JKIIT, Vol.21, No.4)
발행연도
2023.4
수록면
11 - 20 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.4.11

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제조 산업 분야에서 자동화 시스템을 구축하고 있고 이에 따른 불량품에 대한 이상 감지는 포함되어야 하는 기술이다. 제조 산업 분야 중 금형 제조에서는 사출기를 통해 제품을 대량으로 생산하는 과정을 거친다. 따라서, 사출기를 통해 금형에 대한 불량품 생산을 감지할 수 있다. 본 논문에서는 사출기에 부착된 센서들의 데이터를 이용한 이상 감지 방법을 소개한다. 데이터 특징 선택에서는 통계 기반으로 유의미한 특징만을 선별하고 적대적 생성 학습을 통한 이상 감지 모델을 학습하고 추론한다. 데이터는 사출기에 부착한 센서를 통해 1분 단위로 수집하였으며, 기존 모델들에 대하여 실험하고 분석하였다. 그 결과로, 특징 선택은 사출기 데이터에 대하여 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
#anomaly detection #time series data #injection molding #feature selection #GAN

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 사출기의 이상 감지
Ⅳ. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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