제조 및 생산 스케줄링 (Production scheduling)
공장 및 생산라인 성능 예측 (Performance evaluation of a facility)
물류 동선을 고려한 공정 설계 (Facility design regarding materials flows)
공급사슬망 설계 및 운영 (Supply chain management)
에너지 사용 절감 (Energy consumption reduction of a facility)
위험 분석 (Risk analysis)
교통 시스템 설계 (Transportation system design)
EfficientNet은 2019년 구글 브레인 팀이 발표한 이미지 분류 합성곱 신경망(CNN) 모델로, 네트워크의 깊이, 너비, 해상도를 동시에 최적의 비율로 키우는 복합 스케일링(Compound Scaling) 기법을 통해 적은 파라미터와 연산량으로도 최고 수준의 정확도를 달성하는 것이 특징이다. 이를 활용한 머신비전 기반의 태양광 모듈 불량 탐지 연구이다.
EfficientNet은 2019년 구글 브레인 팀이 발표한 이미지 분류 합성곱 신경망(CNN) 모델로, 네트워크의 깊이, 너비, 해상도를 동시에 최적의 비율로 키우는 복합 스케일링(Compound Scaling) 기법을 통해 적은 파라미터와 연산량으로도 최고 수준의 정확도를 달성하는 것이 특징이다. 이를 활용한 머신비전 기반의 태양광 모듈 불량 탐지 연구이다.