스마트 팩토리 환경에서의 딥러닝 기반 제품 데이터 시각화 및 지능형 모니터링 기술 연구

Q: 이 논문에서 정의한 스마트 팩토리란 무엇인가?

스마트 팩토리는 클라우드와 같은 방대한 공장 데이터 수집 솔루션을 통해 생산 자동화 시스템을 구축하여 사람이 직접 처리해야 하는 업무를 감소시킨 신세대 공장이나 생산 기관을 의미한다. 이는 지능형 프로그램으로 제품 생산 데이터를 모니터링하고 예측하여 전통적인 관리 방법론에 급격한 변화를 가져온다.

Q: 스마트 팩토리 환경에서 딥러닝 기반 모니터링 시스템의 핵심 성과는 무엇인가?

연구 결과, 제안된 딥러닝 기반 시스템은 불량품 생산 예측에서 98%의 정확도를 달성했으며, 두 군집에 대한 클러스터링 정확도는 87%를 나타냈다. 이는 MEC 기반의 클라우드 플랫폼을 활용하여 실시간 데이터 처리 및 시각화 성능을 향상시키고, 기존 모니터링 방식 대비 우수한 성능을 입증한 결과이다.

ASHIQUZZAMAN AKM; 이동수; 오승민; 이지훈; 김진술

doi:10.9728/dcs.2019.20.10.1933

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자료유형: 학술저널

저자정보: ASHIQUZZAMAN AKM (전남대학교) 이동수 (전남대학교) 오승민 (전남대학교) 이지훈 (전남대학교) 김진술 (전남대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제20권 제10호

발행연도: 2019.10

수록면: 1,933 - 1,942 (10page)

DOI: 10.9728/dcs.2019.20.10.1933

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오늘날의 스마트 공장에서 실시간 제품 데이터 모니터링 및 예측을 위한 클라우드 기반의 가상화 플랫폼은 산업 프로세스 자동화를 위해 매우 중요하다. MEC(Multi-Access Edge Computing) 기반의 서버와 같은 클라우드 플랫폼은 실시간 모니터링 환경에서 저지연과 고성능을 지원하기 때문이다. 공장 데이터 시각화 및 모니터링에 관한 많은 연구는 기존에도 많이 이루어졌으나 본 논문에서는 데이터 시각화 및 클러스터링을 위한 DNN(Deep Neural Network : 이하 DNN)을 제안했다. 본 논문을 통해 이전에는 없었던 스마트 팩토리 환경에서의 클러스터링 모듈과 데이터 시각화 및 DNN을 통한 최신 스마트 팩토리 데이터 모니터링 및 디스플레이 모듈에 대한 새로운 시스템을 제안하였다.

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