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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
신헌용 (국방기술품질원) 신태성 (국방기술품질원) 길현준 (국방기술품질원) 김종근 (부산대학교) 김성신 (부산대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
957 - 957 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

야전 운용데이터 기반 소구경화기 부품신뢰도 예측을 위한 기계학습 방법론에 관한 비교 연구
신헌용 ,  신태성 ,  길현준 외 2명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021.06 학술대회자료

2020

기계학습을 활용한 소구경화기 야전데이터 활용 방안에 관한 연구
신헌용 ,  신태성 ,  이용준 외 3명 대한기계학회 춘추학술대회 2020.07 학술대회자료

초록· 키워드

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4차 산업혁명의 확산으로 인공지능 분야에 대한 사회적 관심이 지속적으로 늘어나고 있다. 특히, 기계학습이나 딥러닝의 폭넓은 활용을 위해 다양한 분야에서 그 응용이 모색되고 있다. 국방분야 에서도 다양한 분야에서 인공지능 기술을 활용하기 위한 연구개발과 시도가 늘어나고 있다. 특히 무기체계 운용간 여러 경로를 통해 획득이 가능한 야전운용 데이터를 활용한 기계 학습적용 연구는 활발하게 진행되고 있다.
무기체계는 운용특성과 보안문제로 인해서 실시간이나 온라인 데이터를 활용한 연구는 많이 수행되지 못하고 있는 실정이다. 대신 운용부대에서 직접 입력하는 야전 정비 데이터나 수리부속 청구를 위한 고장데이터, A/S 이력 데이터를 활용한 연구는 상대적으로 다양하게 시도되고 있다. 특히 야전데이터와 기계학습을 활용하여 수리부속수요를 예측하거나 고장유형 예측 등의 연구가 수행되었다.
그러나 야전운용데이터는 부정확한 데이터가 입력되거나 불필^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10601717');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#Machine Learning(기계학습) #Field Data(야전데이터) #Parts Reliability(부품신뢰도) #Small Caliber Weapon (소구경화기)

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