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초록

영어

Recently, demand for artificial intelligence solutions for production process management has been increasing in the manufacturing industry. However, through the application of AI solutions in the manufacturing industry, there are limitations to legacy smart factory solutions such as POP and MES.Therefore, in order to overcome this, this paper aims to improve production management efficiency by applying guidance, an artificial intelligence concept, to image recognition systems. In the system flow, As_is To be separated and actual work flow was applied, and the process was improved for overall productivity efficiency. The pre-processing plan for AI guidance learning was established and the relevant AI model was designed, developed, and simulated, resulting in a 97% recognition rate.

한국어

최근 제조 산업에서 생산공정 관리에 대한 인공지능 솔루션 수요가 증가하고 있다. 그러나, 제조산업의 AI 솔루션 적용을 통하여 POP, MES와 같은 레거시 스마트공장 솔루션의 한계가 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 이미지 인식 시스템에 인공지능 개념인 지도학습을 적용하여, 생산관리 효율을 향상시키고자 하였다. 시스템 흐 름에서는 As_is To be를 구분하여 실제 업무 흐름을 적용하였으며, 전체 생산성 효율을 위하여 프로세스 개선을 하였 다. AI 지도학습을 위한 사전 전처리 계획을 수립하고 관련 AI 모델 설계, 개발, 시뮬레이션을 수행하여, 그 결과로는 97%의 인식률을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. RFID
2. CNN(Convolutional Neural Network)
3. 지도학습
Ⅲ. 본론
1. 시스템 구성도
2. 시스템 흐름도
3. 데이터베이스 설계
Ⅳ. 시뮬레이션
1. AI 이미지 인식 모델링
2. Test-Case
3. 기존대비 제안 알고리즘 성능 비교
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 장우식 [ Jang Woo Sig | 정회원, 한국산업기술대학교 컴퓨터공학과 ]
• 이건우 [ Lee Kun Woo | 정회원, 한국산업기술대학교 컴퓨터공학과 ]
• 이상덕 [ Lee Sang Deok | 정회원, 한국산업기술대학교 컴퓨터공학과 ]
• 김영곤 [ Kim Young Gon | 정회원, 한국산업기술대학교 컴퓨터공학과 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380