조선해양 분야를 위한 하둡 기반 빅데이터 플랫폼 연구

Q: 이 논문에서 정의한 빅데이터란 무엇인가?

빅데이터는 단순히 큰 용량의 데이터를 넘어 데이터의 저장과 처리를 모두 포함하는 개념이다. 이는 더 나은 의사 결정을 위해 사용되는 대용량, 고속 및 다양성의 특성을 가진 정보 자산으로, 100TB 이상의 용량, 실시간 처리, 정형 및 비정형 데이터 처리 가능성을 의미한다.

Q: 조선해양 분야 빅데이터 플랫폼은 어떤 기능을 갖춰야 하는가?

연구 결과, 조선해양 분야 빅데이터 플랫폼은 기존 조선소 데이터를 하둡 기반으로 분산 저장 및 분산 처리할 수 있어야 한다. 또한, HDP 설치를 통해 기존 데이터베이스와 연결하고, 데이터 처리 양상에 따라 빅데이터 생태계 기술을 추가하거나 Rhadoop을 활용하여 데이터 가공 및 활용이 용이해야 한다.

김성훈; 노명일; 김기수; 이승민

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김성훈 (서울대학교) 노명일 (서울대학교) 김기수 (서울대학교) 이승민 (서울대학교)

저널정보: (사)한국CDE학회 한국CDE학회 학술발표회 논문집 한국CADCAM학회 2016 동계학술대회

발행연도: 2016.1

수록면: 921 - 924 (4page)

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As Information Technology is developed constantly, big data is being important in the industrial world. Therefore, it is also being magnified in the ship and offshore industry. This paper proposes a big data platform for ship and offshore industry. The big data platform for ship and offshore industry should include existing data of shipyard and be possible to process the data. Additionally, in this paper, we estimate offshore plant topside weight using big data platform based on Hadoop which is one of the most popular big data technologies and verify applicability of the big data platform.

#R #Big data #FPSO plant #Hadoop #HDP #Topside weight #Weight Estimation

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-580-002613136

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AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
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	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

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