Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
스마트팩토리를 위한 SSA-AELSTM기반 데이터 분류 |
| 영문제목(English Title) |
SSA-AELSTM Based Data Classification Method for Smart Factory |
| 저자(Author) |
김동현
정종필
Dong Hyun Kim
Jongpil Jeong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 22 NO. 02 PP. 0293 ~ 0294 (2021. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 스마트팩토리의 주요 이슈는 데이터 분석을 통한 생산장비 유지와 제품 품질 관리이다. 생산 공정에서 분석을 위해 수집된 데이터는 비정상 데이터가 정상치를 나타내는 데이터보다 훨씬 더 많다. 데이터 분석 전에 데이터를 활용하기 위해 데이터 전처리 공정에서 많은 에너지가 소비된다. 본 논문에서, 우리는 시계열 데이터를 노이즈를 줄이고 데 효과적인 SSA 기법과 시계열 특이치 검출에서 탁월한 성능을 보인 AELSTM(Autoencoder LSTM)의 두 가지 기법을 결합하여 정상데이터와 이상치데이터를 보다 효과적으로 분류할 수 있는 새로운 하이브리드 기법을 제안한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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