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학술저널
저자정보
권상현 (고려대학교) 안민정 (고려대학교) 이홍철 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제44권 제6호
발행연도
2018.12
수록면
475 - 482 (8page)
DOI
10.7232/JKIIE.2018.44.6.475

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

공정 주기 신호의 이상 탐지 및 분류를 위한 밀도기반 군집화와 딥러닝 모델 구축
권상현 産業經營工學科 2019.01 학위논문

2018

밀도기반 군집화와 딥러닝을 활용한 공정 주기 신호의 이상 탐지 및 분류
권상현 ,  안민정 ,  이홍철 대한산업공학회지 2018.12 학술저널

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Process Fault Detection and Classification (FDC) distinguishes between normal and abnormal process cycle signals. In the case of process cycle signals, quality control is difficult due to lack of information on patterns and data imbalance. In this paper, We proposed a method to extract key features of cycle signal data by using LSTM Autoencoder and performed DBSCAN clustering to obtain information on patterns when there is no information on process cycle signals. We used data augmentation especially when cluster with low density to eliminate the data imbalance of the process signal. Through the above process, We finally constructed a bidirectional LSTM model for real-time process cycle signal classification. This provides a basis for smart factories by suggesting ways to actively respond without relying on domain knowledge.
#Fault Detection and Classification #Pattern Recognition #LSTM Autoencoder #Bidirectional LSTM #Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise

목차

1. 서론
2. 선행연구 조사
3. 이상 탐지 및 분류 프레임워크
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Chandola, V., Banerjee, A., and Kumar, V. (2009), Anomaly detection : A survey, ACM Computing Surveys (CSUR), 41(3), 15. Chawla, N. V., Japkowicz, N., and Kotcz, A. (2004), special issue on learning from imbalanced data sets, ACM SIGKDD Explorations, 6(1), 1-6 Chiang, L. H., Russell, E. L., and Braatz, R. D. (2001), Fault Detection and Diagnosis in Industrial Systems, 1th edition, Springer, United States of America. Ester, M., Kriegel, H. P., Sander, J., and Xu, X. (1996), A Density- Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise, in Proc. 2nd Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’96), 226-231. Graves, A. and Schmidhuber, J. (2005), Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM and other neural network architectures, Neural Networks, 18(5-6), 602-610. He, Q. P. and Wang, J. (2007), Fault Detection Using the k-Nearest Neighbor Rule for Semiconductor Manufacturing Processes, IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 20(4), 345-354.

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