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저자정보
김일중 (한국과학기술원) 채희수 (한국과학기술원) 김진영 (한국과학기술원) 김미경 (한국과학기술원) 박준용 (한국과학기술원) 김흥남 (한국과학기술원)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2023.5
수록면
3,146 - 3,153 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

화학물 제조업에서 이진 분류 머신러닝 알고리즘의 활용가능성 평가
김일중 ,  채희수 ,  김진영 외 3명 한국경영과학회 학술대회논문집 2023.05 학술대회자료
화학물 제조업에서 이진 분류 머신러닝 알고리즘의 활용가능성 평가
김일중 ,  채희수 ,  김진영 외 3명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023.05 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 제조Al 기술은 제조기업 경쟁력 향상의 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 고러나 국내 중소 제조기업은 제조Al 전문인력 부재, 제조Al 기술 정보 부족, 유의미한 제조데이터 미확보 등으로 인해 제조Al 도입이 어려운 실정이다. 제조업에서 Al는 주로 설비 정상/이상 탐지, 제품 양품/불량 판정과 같이 이진분류 문제 해결에 활용된다. 제조Al를 중소 제조기업에 확산하기 위해서 적용이 용이하고 최적화된 이진분류 모델 도출이 필요하다. 본 연구는 화학업종의 현장 공장에서 수집된 공정 데이터를 기반으로 이진분류 Al 알고리즘을 비교·분석하여 죄적의 Al 모델을 도출하고 중소 제조현장에 적용 가능성을 제시하고자 한다.

국내 중소 제조기업과 제조Al 기술

도입 현황과 문제점
► 제조기업 경쟁력 향상의 증요한 요소인 제조Al 기술
► 특히 제조업에서 주로 이진분류(설비 정상/이상 탐지, 제품 양품/불량 판정) 문제 해결에 활용
► 국내 증소 제조기업은 제조Al 기술 도입 애로사항*으로 인한 어려움 존재
* 제조Al 전문인력 부재, 제조Al 기술 정보 부족, 유의미한 제조데이터 미확보 등

개선방향
► 현장 공장에 죄적화되고 적용이 용이한 이진분류 제조Al 기술 도출 필요


화학물 제조업 현장공장에서 수집된 제조데이터 기반으로 최적의 이진분류 Al 알고리즘 구축 및 증소 제조현장에 적용 가능성 제시

목차

초록
제 1장. 서론
제 2장. 관련 연구
제 3장. 실험 설계
참고문헌

참고문헌 (0)

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