[디스플레이센서 이상요인 분석] 2021/7/22 기업 프로젝트, python 문제 풀기, RNN수업 및 복습

오늘 한것

• 기업 프로젝트 내용 정리
• 선생님이 내주신 Python분석 라이브러리활용 20문제 풀기
• RNN내용 복습

프로젝트 종류

7월 21일 나무 플래닛으로부터 3가지의 프로젝트에 대한 설명을 들었습니다. 그 중에 하나를 선택하여 6주간 프로젝트를 진행해야 하는데 아직 데이터를 받지 못했고 아주 대략적인 설명만 들어서 3가지의 프로젝트에 대한 개요를 정리해보고자 합니다.

1. 위법물 탐지 모형 개발 프로젝트

첫번째 프로젝트는 “위법물 탐지 모형 개발 프로젝트”로, 타지키스탄 세관 신고 자료를 이용하여 국내 fraud detection system을 이용하여 시스템의 부정을 탐지하는 내용입니다.

현실적으로 국내에 들어오는 수입물품에 대해 일일히 열어서 위법물품을 확인하는 것은 물리적으로 불가능하며 랜덤하게 수입물품을 열어서 확인하는 것보다 세관 신고 자료의 확실한 근거로 위법물을 탐지하여 물건을 확인하도록 합니다.

• 데이터는 이미지가 아닌 세관 신고의 엑셀 파일자료를 이용하며 머신러닝을 수행합니다.

2. X-ray 사진을 이용한 키 예측

성장기 손뼈의 이미지를 이용하여 현재의 뼈나이를 출력하고 앞으로의 키를 예측합니다.

• 이미지를 이용한 딥러닝 수행합니다

3. 공정이상요인분석

공장 Display 생산 과정에서 Sensor Data를 이용하여 불량품에 요인이 되는 부분을 찾아야 합니다.

• 회귀와 차원축소를 이용하지 않을까 싶습니다.
• 불량품의 여부가 아닌 요인을 찾는 것이라 딥러닝은 이용하지 않는다고 하셨지만 딥러닝을 이용해볼 수도 있을 것 같습니다.

처음엔 위법물 탐지 모형 개발 프로젝트가 위험물 이미지를 이용한 공항에서 이용하는 위험물 탐지 모형인줄 알고 이 프로젝트를 해보려고 했으나, 이미지가 아니라 타지키스탄어로 작성된 엑셀 파일을 이용해야하고 Display Sensor Data를 이용한 불량의 요인을 찾는게 지금까지 배운 것을 활용하기에 좋을 거 같아 과반수의 의견으로 디스플레이 이상 탐지 프로젝트를 선택했습니다.

공정이상요인분석

• Anomaly Detection in Display Sensor
• 기간 : 2021년 7월 4주차 ~ (대략) 2021년 8월 4주차 무렵까지
• 팀원 : 총 6명