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본 연구에서는 실시간 너겟 추정을 위하여 입력 데이터로써 다양한 알고리듬을 구현하였고 이를 통하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. (1) 다양한 용접 조건에서 용접해 본 결과 각각 특징적인 동저항 패턴을 얻을 수 있었고, 이 패턴을 이용하여 다양한 조건에서의 실시간 너겟 추정이 가능함을 알 수 있음을 알 수 있었다. (2) ANN의 경우 다양한 알고리듬을 이용하여 실시간 너겟 추정에 적용하여 본 결과 동저항의 특징 패턴인 min_max 패턴의 너겟 추정율이 가장 좋음을 알 수 있었다. (3) 전력-너겟 회귀 곡선의 경우 ANN에 의한 추정 결과에 비교하였을 때 추정율이 약간 떨어짐을 알 수 있었다. (4) 결과적으로 볼 때 ANN과 전력-너겟 회귀 곡선을 독립적으로 너겟 추정시스템에 사용하는 것은 어려움이 있다. 따라서 두 가지 시스템을 통합하여 추정 error를 최소화하는 방향으로 사용하는 것이 가장 합리적일 것으로 판단된다. (5) 통합 ...

본 연구에서는 실시간 너겟 추정을 위하여 입력 데이터로써 다양한 알고리듬을 구현하였고 이를 통하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. (1) 다양한 용접 조건에서 용접해 본 결과 각각 특징적인 동저항 패턴을 얻을 수 있었고, 이 패턴을 이용하여 다양한 조건에서의 실시간 너겟 추정이 가능함을 알 수 있음을 알 수 있었다. (2) ANN의 경우 다양한 알고리듬을 이용하여 실시간 너겟 추정에 적용하여 본 결과 동저항의 특징 패턴인 min_max 패턴의 너겟 추정율이 가장 좋음을 알 수 있었다. (3) 전력-너겟 회귀 곡선의 경우 ANN에 의한 추정 결과에 비교하였을 때 추정율이 약간 떨어짐을 알 수 있었다. (4) 결과적으로 볼 때 ANN과 전력-너겟 회귀 곡선을 독립적으로 너겟 추정시스템에 사용하는 것은 어려움이 있다. 따라서 두 가지 시스템을 통합하여 추정 error를 최소화하는 방향으로 사용하는 것이 가장 합리적일 것으로 판단된다. (5) 통합 모니터링 시스템을 구현하여 적용한 결과 최소오차 20%내에 전체 데이터의 91.6%가 속하는 것으로 미루어 볼 때 이 시스템을 적용하는 것이 가장 좋은 추정율을 보일 것으로 판단된다.

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