JKSPE

시계열 데이터를 이용한 인공신경망 기반 공작기계 가공상태 모니터링
인공신경망 기반 공작기계 상태 모니터링

이득우/부산대학교

공작기계의 가공 상태에 따른 주축의 변위를 시계열 데이터로 수집, 가공 신호에 따른 공구 마모를 판별하는 인공신경망 기반 AI 모델 개발
시계열 데이터를 가공하여 패턴을 찾아 학습을 시키는 머신러닝 모델과 시계열 데이터를 직접 적용한 딥러닝(Deep Learning) 모델의 비교 분석
딥러닝을 사용한 AI 모델과 동일한 데이터 셋를 이용하여 학습한 머신러닝 모델의 모델 정확도를 비교
시계열 데이터로 직접 학습을 시킨 딥러닝 모델이 머신러닝 방법으로 도출한 AI 모델 보다 우수한 결과를 얻었음