| 한글제목(Korean Title) |
스마트 제조를 위한 multi-view clustering방법론 기반의 설비 정지 원인 유형화 방법론 |
| 영문제목(English Title) |
Multi-View Clustering Based Equipment Shutdown Causes Categorization for Smart Manufacturing |
| 저자(Author) |
노영훈
최은영
김성훈
김예은
최예림
Younghoon Roh
Eunyoung Choi
Sunghoon Kim
Ye-Eun Kim
Yerim Choi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 01 PP. 0862 ~ 0864 (2019. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
4차 산업혁명 시대를 맞아 첨단 ICT 기술을 제조업에 접목한 스마트 제조의 개념이 대두됨에 따라 제조기업은 설비 가동률과 생산성 감소를 야기하는 설비 정지를 예측하기 위한 연구를 진행해왔다. 하지만 설비 정지를 예측하기 위한 설비 정지 원인이 실제 제조 현장의 특성을 반영하지 못한 채 유형화되어 있는 제조 기업도 존재한다. 정확한 설비 정지 원인 유형을 구축하기 위해 유사한 데이터를 동일한 그룹에 할당하여 데이터를 유형화하는 기존 전통적인 군집화 방법론은 데이터의 형태를 구분하지 못해 낮은 군집화 성능을 보인다. 따라서, 본 논문에서는 상이한 형태의 데이터를 구분하여 유사도를 계산할 수 있고, 비선형의 형태로 군집을 형성할 수 있는 Multi kernel based spectral 군집화 방법론 기반의 설비 정지 원인 유형화 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 상이한 형태의 데이터로 구성된 데이터로부터 우수한 성능의 군집화 방법론을 기반으로 설비 정지 원인을 유형화할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 실제 데이터를 이용한 실험을 수행하였으며 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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