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Bi-Directional Kohonen Network와 인공신경망을 사용한 관리도 패턴 인식
윤재준,박정술,김준석,백준걸,Yun, Jae-Jun,Park, Cheong-Sool,Kim, Jun-Seok,Baek, Jun-Geol 한국시뮬레이션학회 2011 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.20 No.4
제품의 품질 수준 제고를 위해 통계적 공정 관리(SPC : Statistical Process Control)의 다양한 관리도가 기업의 생산 공정을 관리하는데 사용된다. 관리도에 기록되는 공정 데이터는 특정 요인(Assignable Cause)에 의한 이상이 발생했을 때 그 요인에 따라 서로 다른 패턴(Pattern)으로 변화한다. 이러한 패턴을 구별하는 관리도 패턴(CCP : Control Chart Pattern) 인식(Recognition)은 공정에 대한 관리자의 빠른 의사 결정을 위해 매우 중요하다. 앞 선 연구들은 수집되는 원 데이터를 가공 하지않고 그대로 사용하였기 때문에 인식기(Recognizer)의 성능과 학습 속도가 저하되는 문제점이 있었다. 따라서 최근 데이터의 차원 축소와 인식기의 성능 향상을 위해 특질 추출법(Feature Extraction)을 적용한 특질 기반 인식기(Feature based Recognizer)에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 BDK(Bi-Directional Kohonen Network)를 사용하여 CCP의 참조 벡터(Reference Vector)를 생성하고 참조 벡터와 CCP 데이터의 거리를 기반으로 하는 특질을 추출하였다. 추출된 특질을 인공 신경망 기반 인식기의 입력 벡터로 사용하여 학습하였으며 원 데이터를 사용하여 학습하는 인공신경망 인식기와 예측 정확도 비교를 통해 제안 알고리즘의 성능을 평가하였다. Manufacturing companies usually manage the process to achieve high quality using various types of control chart in statistical process control. When an assignable cause occurs in a process, the data in the control chart changes with different patterns by the specific causes. It is important in process control to classify the CCP (Control Chart Pattern) recognition for fast decision making. In former research, gathered data from process used to apply as raw data, leads to degrade the performance of recognizer and to decrease the learning speed. Therefore, feature based recognizer, employing feature extraction method, has been studied to enhance the classification accuracy and to reduce the dimension of data. We propose the method to extract features that take the distances between CCP data and reference vector generated from BDK (Bi-Directional Kohonen Network). We utilize those features as the input vectors in ANN (Artificial Neural Network) and compare with raw data applied ANN to evaluate the performance.
윤재준(Jae-Jun Yun),이정규(Jeong-kyu Lee),손상욱(Sang-Wook Sohn),배현덕(Hyeon-Deok Bae) 대한전기학회 2012 전기학회논문지 Vol.61 No.1
In power quality monitoring, it is very important to detect disturbances (sag, swell, transient, and interruption) accurately. In this paper, a detection method for power quality disturbances by combining the filter bank system and adaptive filter is proposed. To decompose power signal, binary tree structured filter bank system is designed. In the filter bank system, the fundamental filter bank(QMF bank) is used as a module in each decomposing level. An adaptive filter is used to improve the detection accuracy of disturbances for each subband signal. In the adaptive filter, the measure of estimated error change is used to detect singular points of power quality disturbances. Computer simulations were performed on synthetic signals which have disturbances to assess the performance of the proposed method.
남승우(Seungwoo Nham),윤재준(Jae Jun Yun),정종택(Chong Jong Taek),정민우(Minwoo Jung) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.11
In this paper, we have proposed deep learning algorithm for embedded system. To implementation deep learning on embedded system is difficult due to various constraints of resource. We consider deep learning algorithm that ensure performance on embedded system. Existing deep learning algorithm is based on PC. We anticipate various ripple effects which have changed in automotive, robot, medical device, etc.