[논문]머신러닝을 활용한 냉간압조용 선재의 다중 분류 및 지능형 매칭 시스템 개발

이근원; 이동건; 권영준; 조기훈; 박성수; 조기섭

doi:10.12656/jksht.2023.36.2.69

머신러닝을 활용한 냉간압조용 선재의 다중 분류 및 지능형 매칭 시스템 개발
Developing a Multiclass Classification and Intelligent Matching System for Cold Rolled Steel Wire using Machine Learning 원문보기

열처리공학회지 = Journal of the Korean society for heat treatment, v.36 no.2, 2023년, pp.69 - 76

이근원 (국민대학교 신소재공학부) , 이동건 (국민대학교 신소재공학부) , 권영준 (국민대학교 신소재공학부) , 조기훈 (NHN 광고기술개발랩) , 박성수 (포스코 철강솔루션 연구원 성능연구그룹) , 조기섭 (국민대학교 신소재공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, we present a system for identifying equivalent grades of standardized wire rod steel based on alloy composition using machine learning techniques. The system comprises two models, one based on a supervised multi-class classification algorithm and the other based on unsupervised autoencoder algorithm. Our evaluation showed that the supervised model exhibited superior performance in terms of prediction stability and reliability of prediction results. This system provides a useful tool for non-experts seeking similar grades of steel based on alloy composition.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Machine learning architecture for multi-class classification.
그림 Fig. 3. Schematic of AI-based research strategy.
그림 Fig. 2. Schematic of the autoencoder architecture.
그림 Fig. 4. Database structure and augmentation method.
그림 Fig. 5. Variations in loss for (a) the multi-class classifier and the autoencoder with (b) 10-dimensional latent space and (c) the 4-dimensional latent space. Here the accuracy in unsupervised learning models with different latent space was compared in (d).
그림 Fig. 6. Accuracy of similarity evaluation obtained using two different machine learning algorithms, based on (a) supervised and (b) unsupervised learning.
그림 Fig. 7. AI search system for the similar steel grade matching of cold-rolled steel wire.
표 Table 1. Similarity evaluation results using supervised learning and unsupervised learning models

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