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      • 유전 프로그래밍을 활용한 수식 기반 형상 모델링

        민수홍(Suhong Min),김상기(Sangki Kim),강지훈(Jihoong Kang) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11

        데이터의 형상 표현은 제조 공정 이상감지를 포함한 다양한 분야에서 활용되어 왔다. 기존의 데이터 형상모델링 방법들은 높은 형상 모델링 성능을 가지고 있지만, 모델의 복잡성으로 인해 응용이 어려운 한계점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 유전 프로그래밍을 활용한 수식 기반 형상 모델링 방법론을 제시한다. 제안 방법론은 제조 공정 이상감지 뿐만 아니라 결과 해석, 민감도 분석 그리고 최적화와 같은 다양한 분야에서 응용될 수 있으며 용이한 수정이 가능하다. Shape representation has been used in various fields, including anomaly detection in industrial manufacturing. Although, several shape representation studies have been proposed and performed with its high performance, there is still a limitation that it is difficult to be applied due to high complexity of the model. In this work, to overcome the limitation, we propose a symbolic shape representation via genetic programming. The proposed method can be applied not only in a field of industrial manufacturing, but also in fields such as results analysis, sensitivity analysis and optimization.

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