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문제 정의
- 동저항 패턴은 10×6개의 벡터로 표현되어 '0'과 '1'의 벡터로 표현하였으며, 각각을 흰색과 검은색의 사각형으로 나타내어 도식화 하였다. 각각의 패턴들을 5가지 분류로 나누어 신경망에 학습시키고 용접이 완료됨과 동시에 타이머에서 얻은 동저항을 이상의 패턴에 따라 분류하고자 하였다.
- 홉필드 신경망은 대칭 연결강도를 지닌 단층 피드백 회로망으로, 주로 연상 기억이나 최적화 문제에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서 이 회로망의 특징 중 하나인 연상 능력을 이용하여 동저항의 패턴 형상을 인식하고 분류하고자 하였다. 홉필드 신경망은 그림 1과 같이 각 노드가 상호 연결되어 있다.
- 이에 본 연구에서는 별도의 계측 장비의 부착없이 용접기 1차 회로, 즉, 용접기 타이머에서 용접부의 저항 변화를 계측할 수 있는 시스템을 제안하였으며, 이 동저항을 신경회로망에 적용하여 용접부의 품질을 판단하고자 하였다. 특히, 동저항 값을 이용할 때 발생하는 오류를 피하기 위해, 형상인식 기법을 사용하여 동저항 분류하였으며, 이에 해당하는 품질을 예측하고자 하였다.
- 이에 본 연구에서는 별도의 계측 장비의 부착없이 용접기 1차 회로, 즉, 용접기 타이머에서 용접부의 저항 변화를 계측할 수 있는 시스템을 제안하였으며, 이 동저항을 신경회로망에 적용하여 용접부의 품질을 판단하고자 하였다. 특히, 동저항 값을 이용할 때 발생하는 오류를 피하기 위해, 형상인식 기법을 사용하여 동저항 분류하였으며, 이에 해당하는 품질을 예측하고자 하였다.
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