다단계 딥러닝 기반 다이캐스팅 공정 불량 검출
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 이정수 | - |
dc.contributor.author | 최영심 | - |
dc.date.accessioned | 2023-01-06T12:40:12Z | - |
dc.date.available | 2023-01-06T12:40:12Z | - |
dc.date.created | 2023-01-06 | - |
dc.date.issued | 2022-12 | - |
dc.identifier.issn | 1598-706X | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/86470 | - |
dc.description.abstract | 다이캐스팅 공정은 다양한 산업군의 인프라 역할을 수행하는 중요한 공정이지만 , 높은 불량률로 인하여 관련 기업들의 수익성및 생산성의 한계가 있는 상황이다 . 이를 타개하기 위하여 , 본 연구에서는 다이캐스팅 공정의 불량 검출을 위한 산업인공지능 기반모듈을 구성하였다 . 개발된 불량 검출 모듈은 제공되는 데이터의 특징에 따라서 3단계로 동작되는 모델로 구성된다 . 1단계 모델은비지도학습 기반 이상 검출을 진행하며 , 레이블이 없는 데이터셋을 대상으로 작동한다 . 2단계 모델은 반지도학습 기반으로 이상 검출을 진행하며 , 양품 데이터의 레이블만 존재하는 데이터셋을 대상으로 작동하며 , 3단계 모델은 소수의 불량 데이터가 제공된 상황의 지도학습 모델을 기반으로 작동한다 . 개발된 모델은 실제 다이캐스팅 양품 데이터를 바탕으로 96% 이상의 우수한 양품 검출성능을 보였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국주조공학회 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국주조공학회지 | - |
dc.title | 다단계 딥러닝 기반 다이캐스팅 공정 불량 검출 | - |
dc.title.alternative | Fault Detection in Diecasting Process Based on Deep-Learning | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국주조공학회지, v.42, no.6, pp.369 - 376 | - |
dc.identifier.kciid | ART002902319 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.citation.endPage | 376 | - |
dc.citation.startPage | 369 | - |
dc.citation.title | 한국주조공학회지 | - |
dc.citation.volume | 42 | - |
dc.citation.number | 6 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 이정수 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 다이캐스팅 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 정밀 주조 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 불량 검출 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 이상 감지 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 산업인공지능 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Die-casting | - |
dc.subject.keywordAuthor | Precision casting | - |
dc.subject.keywordAuthor | Fault detection | - |
dc.subject.keywordAuthor | Anomaly detection and Industrial AI. | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
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