$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 기계학습을 이용한 로봇 관절부 고장진단에 대한 연구
Study on the Failure Diagnosis of Robot Joints Using Machine Learning 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.22 no.4, 2023년, pp.113 - 118  

김미진 (한국공학대학교 IT반도체융합공학부) ,  구교문 (한국공학대학교 IT반도체융합공학부) ,  심재홍 (한국공학대학교 메카트로닉스공학부) ,  김효영 (한국공학대학교 메카트로닉스공학부) ,  김기현 (한국공학대학교 메카트로닉스공학부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Maintenance of semiconductor equipment processes is crucial for the continuous growth of the semiconductor market. The process must always be upheld in optimal condition to ensure a smooth supply of numerous parts. Additionally, it is imperative to monitor the status of the robots that play a centra...

주제어

#Industrial Robot   #Machine Learning   #Fault Diagnosis   #K-Nearest Neighbors  

참고문헌 (16)

  1. J.H.Ahn., Y.Oh., "A Study on the Implementation of？Intelligent Diagnosis System for Motor Pump" J of？Korean Society of Semiconductor & Display Technology, pp. 87-91, 2019. 

  2. Y.J.Lee., H.J.Youn., H.U.Park., "SCADA System for？Semiconductor Equipment Condition Monitoring" J？of Korean Society of Semiconductor & Display？Technology, pp. 92-95, 2019. 

  3. Koen Classens., Maurice Heemels., Tom Oomen.,？"From Fault Diagnosis and Predictive Maintenance？to Control Reconfiguration", DSPE MIKRONIEK,？pp. 5-6, 2023. 

  4. M.J.Kim., K.I.Ko., K.M.Ku., K.H.Kim., "A study on？the Failure Diagnosis of Transfer Robot for Semiconductor Automation Based on Machine Learning？Algorithm", J of Korean Society of Semiconductor？& Display Technology, Vol.21, pp.65-70, 2022. 

  5. D.J.ChoI., J.H.Han., "Comparison of Characteristics？of Noise and Vibration Data for Diagnosis of Deep？Learning Motor Fault" J. of The Korean Institute of？Electrical Engineers, pp. 46-47, 2019. 

  6. N.J.Kim., Y.C.Bae., "Status Diagnosis of Pump and？Motor Applying K-Nearest Neighbors" J. of Korean？Institute of Electronic Communication Science, Vol.？13, pp. 1249-1255, 2018. 

  7. Y.K. Lee., S.C. Hong., J.K. Hong., "LSTM-based？Drone's Anomal Motor Vibration Detection System"？J. of Information Technology and Architecture, Vol.？17, pp. 315-321, 2020. 

  8. Izaz Raouf., H.Y.Lee., H.S.Kim., "Mechanical fault？detection based on machine learning for robotic RV？reducer using electrical current signature analysis: a？data-driven approach" J. of Computational Design？and Engineering, Vol. 9, pp. 417-433, 2022. 

  9. B.D. Youn., Y.H. Kim., J.H. Park., "Experimental？Assessment of Fault Detection Method for and Industrial Robot under Various Operation Conditions"？J. of Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 10, pp. 243, 2017. 

  10. Kaije Lu., Chong Chen., Tao Wang., "Fault diagnosis？of industrial robot based on dual-module attention？convolutional neural network" J of Autonomous？Intelligent System, Vol. 2, pp. 2-12, 2022. 

  11. Jae Hyun Park., Cheol Hong Kim., "Analysis of？Accuracy and Computation Complexity of Bearing？Fault Diagnosis Methods using CNN-based Deep？Learning," J of Institute of Next Generation Computing, Vol. 18, pp. 7-18, 2022. 

  12. J.H.Jung., M.Y.Kim., J.U.Ko., "Deep Learning Based？Diagnosis using Enhanced Vibration Image for？Journal Bearing Roter Systems: Efficiency and Accuracy Study" J of The Korean Society of Mechanical？Engineers, Vol. 9, pp. 1132-1134, 2017. 

  13. J.H.Park., M.J.Song., S.E.Ahn., "Developing the？Fault Diagniostics and Prognostics Model of a Rotating Machinery" J of The Korean Operations Research and Management Science Society, Vol. 45, pp.？25-38, 2020. 

  14. J.H.Jo., S.B.Yoo., S.W.Ban., " Deep learning-based？failure diagnosis" J of Korean Institute of Information Scientists and Engineering, Vol. 15, pp. 509-511, 2021. 

  15. S.H.Kim., J.H.Jang., B.S.Chu., "Development of？Diagnosis Algorithm for Cam Wear of Paper Container Using Machine Learning", Vol. 36, pp. 953-959, 2019. 

  16. S.H.Park., J.S.Do., S.D.Choi., J.W.Hur., "Fault Diagnosis of Drome Using Machine Learning", Vol. 20,？pp. 28-34, 2021. 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로