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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 518 - 524 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.10.518
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초록· 키워드
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제조업 분야에서의 품질 관리는 핵심적인 과제 중 하나로, 프레스 공정 데이터의 효율적인 활용은 제품 품질 향상과 생산 프로세스 최적화에 중요한 역할을 수행한다. 제조업체에서 품질 향상과 불량품 검출의 매우 중요하지만, 기존의 판별 방법은 불량품의 다양한 형태와 패턴을 효과적으로 처리하지 못하는 한계가 있었다. 특히 데이터 부족 문제와 불균형한 데이터 분포로 인해 품질 관리 모델의 성능 향상이 어려웠다. 본 논문에서는 적대적 생성 망을 활용하여 프레스 공정 데이터를 증강하고, 품질 관리 모델의 정확도와 일반화 능력을 향상시키는 접근 방법을 제안한다. 적대적 생성 망의 생성자에 강화학습 모델, 판별자에 심층신경망 모델을 적용하여 데이터 생성 및 불량품 판별을 수행한다. 특히 GAN(Generative Adversarial Networks) 모델에 강화학습을 도입하여 생성자의 성능을 개선하였다. 강화학습은 불균형한 클래스 분포와 다양한 불량 패턴에 대해서도 강건한 성능을 보여줌으로써 실제 공정 환경에서의 적용 가능성을 높인다. AI 모델 개발과 제조공정의 적용 및 검증을 통하여 실질적인 품질 및 비용 절감 개선에 기여한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 시스템 구조
3. GAN 기반의 품질 예측 모델
4. 성능 분석
5. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
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