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황주효 (창원대학교) 진교홍 (창원대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2021년도 추계종합학술대회 논문집 제25권 제2호
발행연도
2021.10
수록면
78 - 81 (4page)

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스마트공장 구축사업을 통해 제조업의 생산설비에 센서가 설치되고 각종 공정데이터를 실시간으로 수집할 수 있게 되었다. 이를 통해 제조공정의 설비 이상으로 인한 생산중단을 줄이기 위해 실시간 설비 이상 탐지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 생산설비의 이상탐지를 위해 제조데이터를 딥러닝 모델인 Autoencoder(AE), VAE(Variational Autoencoder), AAE(Adversarial Autoencoder)에 적용하여 그 결과를 도출하였다. 제조데이터는 단순 이동 평균 기법과 전처리 과정을 거쳐 입력데이터로 사용하였으며, 단순이동평균 기법의 윈도우 크기와 AE 모델의 특징벡터 크기에 따른 성능분석을 실시하였다.
#Manufacturing Data #Anomaly Detection #Autoencoder #AAE #VAE

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실시간 이상탐지 모델
Ⅲ. 성능 평가
Ⅳ. 결론
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