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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 775 - 786 (12page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2024.28.7.775
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본 논문에서는 인공지능 기술 중 총 8종류의 머신러닝 지도학습 모델을 이용하여 MCT 가공 완제품의 불량 여부를 예측하는 연구를 하였다. 머신러닝 모델 간 성능지표 및 소요 실행시간을 비교한 결과, XGBM, GBM, LightGBM 및 Stacking Ensemble 모델이 가장 우수한 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수, AUC 값을 보였으며, 이 중 Stacking Ensemble 모델이 가장 짧은 0.53초의 학습 소요 실행시간을 나타내어 빠른 불량 예측에 적합한 모델로 판단된다. 또한 불량에 영향을 미치는 특성 변수들의 상대적 중요도를 XGBoost 모델로 분석한 결과, W-축 절대 좌표, X-축 절대 좌표가 다른 특성 변수들에 비하여 상대적으로 불량에 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
K. Lee, S. Park, S. Sung, and D. Park, “A Study om the Prediction of CNC Tool Wear Using Machine Learning Technoque,” Journal of the Korea Convergence Society, vol. 10, no. 11, pp. 15-21, Nov. 2019. DOI: 10.15207/JKCS.2019.10.11.015.
W. Jiang, Y. Hong, B. Zhou, X. He, and C. Cheng, "A GAN-Based Anomaly Detection Approach for Imbalanced Industrial Time Series," IEEE Access, vol. 7, pp. 143608-143619, Sep. 2019. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2944689.
M. J. Oh, E. S. Choi, G. W. Ro, J. S. Kim, and W. S. Cho, “A Study on the Design of Supervised and Unsupervised Learning Models for Fault and Anomaly Detection in Manufacturing Facilities,” The Journal of Bigdata, vol. 6, no. 1, pp. 23-35, Aug. 2021. DOI: 10.36498/kbigdt.2021.6.1.23.
H. U. Lee, C. J. Chun, J. W. Jeon, O. K. Choi, and J. M. Kim, “Development of Surface Roughness Prediction Model for CNC Machining Process based on Deep Learning,” in Proceedings of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers Spring Conference 2020, Tongyeong: KR, pp. 290, 2020.
F. W. Taylor, “On the Art of Cutting Metals,” Transactions of the American Society of Mechanical Engineers, vol. 28. no. 1119, pp. 31-279, Jan. 1906. DOI: 10.1115/1.4060388.
W. Jiang, Y. Hong, B. Zhou, X. He, and C. Cheng, "A GAN-Based Anomaly Detection Approach for Imbalanced Industrial Time Series," IEEE Access, vol. 7, pp. 143608-143619, Sep. 2019. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2944689.
M. J. Oh, E. S. Choi, G. W. Ro, J. S. Kim, and W. S. Cho, “A Study on the Design of Supervised and Unsupervised Learning Models for Fault and Anomaly Detection in Manufacturing Facilities,” The Journal of Bigdata, vol. 6, no. 1, pp. 23-35, Aug. 2021. DOI: 10.36498/kbigdt.2021.6.1.23.
H. U. Lee, C. J. Chun, J. W. Jeon, O. K. Choi, and J. M. Kim, “Development of Surface Roughness Prediction Model for CNC Machining Process based on Deep Learning,” in Proceedings of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers Spring Conference 2020, Tongyeong: KR, pp. 290, 2020.
F. W. Taylor, “On the Art of Cutting Metals,” Transactions of the American Society of Mechanical Engineers, vol. 28. no. 1119, pp. 31-279, Jan. 1906. DOI: 10.1115/1.4060388.
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