2023 하계 데이터마이닝학회(KDMS2023)-오수빈

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작성자 오수빈
댓글 0건 조회 262회 작성일 23-07-10 23:49

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<발표 후기>
6월 23일 (금)
세션 : 경진대회1 Manufacturing
제목 : 밀링공정의 절삭력 및 마모도 기반 절삭공정 적용제어 강화학습
이번 발표는 기존 학회발표와 다르게 경진대회를 참가하여 진행하게 된 발표였다. 총 3번째 학회 발표였는데 실험 결과와 과정이 원하는 만큼 나오지 않아 아쉬웠던 내용에 대한 발표라고 생각한다.
지난 1년간 진행하고 있었던 주제라 이거를 어떻게 풀어나가야 할지 정말 고민이 많았던 주제였는데, 한번 중간 결과를 내었다는 의미로써는 좋은 경험이었던 것 같다.
학회 발표 전 연구실 사람들과 리허설을 했을때, 해당 주제를 이해하기가 어렵다는 피드백을 받고 최대한 이해하기 쉽게 내용 구성했는데 나름대로 이해하기 쉽게 설명드린 것 같아 뿌듯했다. 오래 준비하던 주제이다 보니 나도 모르게 처음 듣는 사람을 위한 설명을 부족하게 하는 경향이 있다는 것도 이번 발표를 준비하는 과정에서 깨닫게 되는 시간이었다. 또한 이전까지는 발표에 대한 질문 받는게 두려웠지만 학회 발표를 하나씩 나가다보니 좋은 질문을 받고싶은 욕심이 생기는 계기가 된 발표 준비였던 것 같다.


<학회 후기>
6월 23일 (금)
세션 : C-2 이상탐지/특징매칭
제목 : Grinding Process Parameter Optimization Using Machine Learning Techiques
여러 stage로 나눠서 grinding process에 대한 최적화를 진행하는 내용이다.
해당 주제는 이번 발표주제인 절삭계수 관련한 내용과 비슷해서 듣게 되었는데, GT를 예측모델을 통해서 정한 후 불량이 아니라고 예측된 파라미터를 가지고 최적화를 진행하는 과정에 차이가 있었다.
이 부분에 대해서는 절삭계수 모델을 돌릴 때, 학습이 잘 되지 않고 절삭력에 대한 지표가 명확한지 의문이 들어서 해당 발표와 비슷하게 마모 정도 자체를 예측하고 이를 기반으로  GT를 생성해 마모가 된 공정에 대해서 절삭계수 추정을 진행하는 등의 아이디어를 생각하고 있었다. 전반적인 발표 내용을 들어보니, 추후에 문제가 계속 풀리지 않는다면 이런 방식으로 접근하는것도 의미있는 결과를 뽑을 수 있겠다는 생각이 들었던, 아이디어적으로 참고하면 좋은 발표였다.

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