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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 248 - 257 (10page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2023.49.3.248
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Improved manufacturing data acquisition systems such as sensors and fast communication systems have made it possible to collect various types of data that were previously unavailable. However, manufacturing data may be contaminated with errors during the data collection process due to such problems as noise or process environment. Utilization of these error-contained data can waste resources and render analysis results useless. To help data scientists and quality engineers dealing with manufacturing quality data, a guideline is proposed for appropriate pre-processing of manufacturing quality data in six steps. Two case study data are used for illustration. The proposed approach is compared with six other methods and shows advantageous in terms of the F1 score. This paper is expected to help quality practitioners and data scientists applying machine learning methods to manufacturing quality data.
목차
1. 서론
2. 전처리 기법 소개
3. 데이터 전처리 프로세스 적용 지침
4. 다양한 데이터 유형에 따른 전처리 프로세스 적용 방법
5. 사례연구
6. 결론 및 추후 연구 과제
참고문헌
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
Chawla, N. V., Bowyer, K. W., Hall, L. O., and Kegelmeyer, W. P. (2002), SMOTE: synthetic minority over-sampling technique, Journal of Artificial Intelligence Research, 16, 321-357.
Cho, E., Chang, T. W., and Hwang, G. (2022), Data Preprocessing Combination to Improve the Performance of Quality Classification in the Manufacturing Process, Electronics, 11(3), 477.
Dua, D. and Graff, C. (2019), UCI Machine Learning Repository, Irvine, CA.
Escobar, C. A., McGovern, M. E., and Morales-Menedez, R. (2021), Quality 4.0: A Review of Big Data Challenges in Manufacturing, Journal of Intelligent Manufacturing, 32, 2319-2334.
García-Laencina, P. J., Abreu, P. H., Abreu, M. H., and Afonoso, N. (2015), Missing Data Imputation on the 5-year Survival Prediction of Breast Cancer Patients with Unknown Discrete Values, Computers in Biology and Medicine, 59, 125-133.
Cho, E., Chang, T. W., and Hwang, G. (2022), Data Preprocessing Combination to Improve the Performance of Quality Classification in the Manufacturing Process, Electronics, 11(3), 477.
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Escobar, C. A., McGovern, M. E., and Morales-Menedez, R. (2021), Quality 4.0: A Review of Big Data Challenges in Manufacturing, Journal of Intelligent Manufacturing, 32, 2319-2334.
García-Laencina, P. J., Abreu, P. H., Abreu, M. H., and Afonoso, N. (2015), Missing Data Imputation on the 5-year Survival Prediction of Breast Cancer Patients with Unknown Discrete Values, Computers in Biology and Medicine, 59, 125-133.
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