센서 및 시계열 데이터 특징 추출을 통한 절삭 공정 마모도 예측

조원근; 구호근; 김혜인; 구정인; 김동일; Wonkeun Jo; Hogeun Koo; Hyein Kim; Jeongin Koo; Dongil Kim

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한글제목(Korean Title)	센서 및 시계열 데이터 특징 추출을 통한 절삭 공정 마모도 예측
영문제목(English Title)	Milling tool wear prediction based on sensor and time-series feature extraction
저자(Author)	조원근 구호근 김혜인 구정인 김동일 Wonkeun Jo Hogeun Koo Hyein Kim Jeongin Koo Dongil Kim
원문수록처(Citation)	VOL 48 NO. 02 PP. 0392 ~ 0394 (2021. 12)
한글내용 (Korean Abstract)	밀링 절삭 공정에서 가공 절삭날의 교체 주기 최적화는 산업 공학 분야에서 중요한 분야 중 하나이다. 절삭날 교체 주기 최적화는 절삭날의 마모도와 큰 관련이 있으며, 마모도를 예측하는 방법은 지속적으로 연구되는 분야이다. 본 논문은 절삭 공정 중 발생하는 다양한 시계열들 중 마모도와 연관성이 큰 시계열들을 데이터 중심으로 선별하고, 해당 시계열로부터 유의미한 특징 추출 방법을 제안한다. 시계열로부터 다양한 관점에서 특징을 추출해주는 TSFFL은 수집된 시계열들에 특징 추출을 시행하여 데이터 중심으로 마모도와 상관성이 큰 특징을 선별할 수 있도록 돕는다. 마모도와 추출된 특징들을 분석하여 기존 연구들이 주목하지 않은 spindle-C 센서를 확인한다. 그리고 다양한 센서들로부터 특징을 추출했을 때 유의미한 결과 향상이 있음을 실험으로 정리한다.
영문내용 (English Abstract)
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