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수학기반 딥러닝을 활용한 이상데이터 자동 검출 알고리즘 개발 및 활용
Development and application of anomaly detection using Deep learning based on Mathematics 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 국가수리과학연구소
National Institute for Mathematical Sciences
연구책임자 김민중
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-12
과제시작연도 2021
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202200012465
과제고유번호 1711135064
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2022-10-13
키워드 산업수학.딥러닝.이상데이터 검출.스마트 팩토리.수리 확률 모델.Industrial Mathematics.deep learning.anomaly detection.smart factory.Mathematical probability model.

초록

□ 연구개요
(연구목표) 1. 산업수학 및 딥러닝을 활용하여 생산 자율화를 위한 스마트 팩토리 관련 이상감지 알고리즘을 개발을 목표로 한다. 주어진 데이터에서 경향이 다른 이상데이터를 자동으로 검출을 목표로 하며 우선 CNC(computerized numeric control) 공작 기계에 적용할 예정이다. CNC 공작기계에서는 생산품을 생산할 때 로드 데이터가 생성된다. 이 데이터를 수집하여 정상 생산품과 확연하게 차이가 나는 불량 생산품 데이터인 이상 데이터를 검출하는 자율화 기술을 구축하려고 한다. 2. 이상감지 알고리즘

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 1) 연구개발의 목적 및 필요성 ... 4
  • 2) 연구 목표 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 6
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 6
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 7
  • 3) 목표 달성 수준 ... 7
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 8
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 9
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 9
  • 6. 참고문헌 ... 9
  • 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 10
  • 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 11
  • 끝페이지 ... 13

참고문헌 (25)

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