KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
자연어 처리 및 기계학습을 활용한 제조업 현장의 통계적 공정관리 방법론 |
| 영문제목(English Title) |
A Methodology of Statistical Process Control in Manufacturing Business Using Natural Language Processing and Machine Learning |
| 저자(Author) |
노정민
김용성
Jeongmin Roh
Yongsung Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0884 ~ 0886 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
제조업 현장에서는 통계적 공정관리를 통해 사전품질관리를 수행하고 있지만, 과거에 수행한 적이 있는 제작공정에만 적용이 가능할 뿐 새로운 제작공정에는 적용할 수 없다는 한계를 지닌다. 본 논문은 이러한 전통적인 공정관리 기법에 최근 주목받고 있는 자연어 처리 및 기계학습을 활용하여 위와 같은 한계를 극복하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 실제 원자력발전소에 설치되는 주기기를 제작하는 공장에서 6년 동안 수집된 제작 기록의 텍스트 데이터를 활용하여 품질 불량 발생 여부를 예측하였다. 실험 결과 누적 5-grams에서 F1-score와 accuracy가 각각 0.8760과 0.7917로써 본 논문에서 제안하는 방법론이 상당히 유효함을 증명하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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