메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤준서 (핑거포인트) 안현태 (경기대학교) 최예림 (경기대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제23권 제2호
발행연도
2018.5
수록면
97 - 110 (14page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
4차 산업혁명 시대를 맞아, 제조 기업들은 생산성 향상을 위해 축적된 설비 데이터를 활용하여 스마트제조를 실현하는 것에 높은 관심을 두고 있다. 하지만 기존의 설비 데이터 분석연구들은 주로 센서 데이터 등 정형 데이터를 대상으로 하여, 실제 큰 비중을 차지하고 있는 텍스트와 같은 비정형 데이터에 대한 분석 연구는 부족한 실정이다. 특히, 작업자가 수기로 작성한 텍스트 데이터를 활용한 사례는 매우 적었다. 따라서 본 논문에서는 작업자가 수기로 작성한 설비 오류 데이터를 분석하여 연관 규칙 마이닝을 통해 설비 오류 발생 패턴을 도출하는 프레임워크를 제안하고자 한다. 이때, 일반적인 텍스트 분석 기법과 같이 단어를 분석 기준으로 사용하는 경우 전문 용어에 해당하는 설비 오류의 의미를 표현하는 데에 한계가 있다는 점에 착안하여 구절을 추출하여 텍스트 분석 기준으로 사용하였다. 제안하는 프레임워크의 성능을 실제 사례를 통해 검증하였으며, 본 연구 결과를 활용하면 설비 오류를 예방하여 가동률을 높이고 나아가 제조 기업의 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
#스마트제조 #설비 오류 패턴 도출 #머신러닝 #비정형 데이터 #텍스트 데이터 분석 #연관 규칙 마이닝 #Smart Manufacturing #Facility Error Pattern Extraction #Machine Learning #Unstructured Data #Text Data Analysis #Association Rule Mining

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 설비 오류 발생 패턴 도출 프레임워크
3. 사례 연구
4. 결론
References

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
[학술대회논문] - Bae, S. M. / 2007 / Enhancing Manufacturing Data Quality for Data Mining, Korean Society for Precision Engineering / Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference : 795 ~ 796 google schola [학술지(정기간행물)] - 백동현 / 2003 / 데이터마이닝을 이용한 반도체 FAB공정의 수율개선 및 예측 / 지능정보연구 9 (1) : 157 ~ 177 dbpia [학술지(정기간행물)] - 변성규 / 2004 / 데이터 마이닝 기법을 이용한 제조 공정내의 불량항목별 예측방법 / 산업경영시스템학회지 27 (2) : 10 ~ 16 dbpia [학술지(정기간행물)] - Han, J. / 2000 / Mining Frequent Patterns Without Candidate Generation / ACM Sigmod Record 29 (2) : 1 ~ 12 Crossref [학술지(정기간행물)] - Jacobs, A. / 2009 / The Pathologies of Big Data / Communications of the Association for Computing Machinery 52 (8) : 36 ~ 44 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

머신러닝을 이용한 고객세분화에 관한 연구
김담희 ,  안가경 융복합지식학회논문지 2018 .07
유한요소해석을 이용한 휠체어 휠 캠버각도에 따른 구조적 안정성 및 피로도 비교
바타르수렌 부진 ,  이현주 ,  최동혁 외 1명 재활복지공학회논문지 2018 .05
블록체인 플랫폼의 보안 위협과 대응 방안 분석
김희열 한국정보기술학회논문지 2018 .05
특허 CPC 기반 제품 진화 방향 탐색 방법론
오승현 ,  윤장혁 한국경영과학회 학술대회논문집 2018 .04
재구성 안테나와 안테나를 위한 가변매칭 시스템
성영제 전자파기술 2018 .03

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-004-002234721