김용민, 양유준 연구원의 Knowledge-Based Systems 논문 게재 승인

김용민, 양유준 연구원의 논문 “Weighted adversarial learning with wavelet kernel and large margin networks for cross-domain fault diagnosis of rolling bearing under class imbalance” 이 Knowledge-Based Systems (SCI Q1, IF: 7.6)에 게재 승인되었습니다.

본 연구는 클래스 불균형 환경에서 구름 베어링의 크로스도메인 고장 진단 성능을 높이기 위한 방법을 제안하였으며, 실제 제조 및 설비 진단 문제에 적용 가능한 성과로 주목받고 있습니다. 게재를 축하합니다.