2025/01/17 TIL

DBSCAN 기반의 제조 공정 데이터 불량 위치의 검출
https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchArticle.do?cn=JAKO201723839837326

- 요약 :

DBSCAN 기반의 제조 공정 데이터의 불량 위치의 검출에 대한 방법을 제안하며 K-means 알고리즘보다 분석결과의 상관관계 및 성능이 우수하다고 평가가된 근거를 설명한다

- 주요 포인트 :

DBSCAN:데이터 포인트 주변의 밀도를 이용해 클러스터를 형성시키는 알고리즘이다.

K- means ++: 사전정보가 없는 경우 주어진 데이터 포인트들 사이의 거리 측정 및 유사성을 이용해 분석을 하며 전체 데이터를 K개의 집단으로 그룹화 시켜 집단의 성격을 파악해 나감

- 핵심 개념

DBSCAN 알고리즘이 K-means 알고리즘보다 분석결과의 상관관계 및성능이 우수하다고 평가 되었으며, MVC 기반의 시스템 구조에 적용시켜 실 사용자들이 쉽고 간편하게 PCB관련 공정의 주요 불량 밀집도를 한 눈에 확인 할 수 있다

- 용어 정리 :

- DBSCAN**(밀도 기반 클러스터링):**데이터 포인트 주변의 밀도를이용해 클러스터를 형성시키는 알고리즘
- K-means:데이터를 K개의 집단으로 그룹화 시켜 각 집단의성격을 파악하여 전체 데이터 집합의 구조에대한 이해를 돕기 위해 사용되는 클러스터링 방법이다