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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국공학대학교 Tech University of Korea |
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연구책임자 | 강지훈 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300009270 |
과제고유번호 | 1711161515 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-11 |
키워드 | 스마트팩토리.제어.최적화.예지보전.머신러닝.Smart factory.Control.Optimization.Predictive maintenance.Machine learning. |
연구개요
현대 공정 데이터는 비선형성, 다중 목적 특성, 시간에 따라 변화하는 환경요인 등의 특징을 가지고 있다. 이러한 특징으로 인해 기존 미분방정식으로는 현대 공정의 문제를 해결하기에는 어려움이 존재한다. 본 연구는 이러한 상황에서 스마트팩토리에 활용가능한 분석 기술 고도화를 위해 머신러닝을 기반으로 수치해석과 최적화 기술을 구현하고, 이를 활용하여 품질관리/예지보전 고도화를 수행하였다.
연구 목표대비 연구결과
기존 목표 논문은 5개 대비 9개로 초과달성하였으며 총 9개 논문 중 5개의 논문을 게재하였으
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