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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
사공운 (영남대학교) 장용훈 (영남대학교) 손영욱 (컴퓨터메이트) 박창현 (영남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제11호
발행연도
2018.11
수록면
603 - 613 (11page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.11.603

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ICT와 생산 제조기술이 융합된 스마트 팩토리가 산업현장에 점차 적용됨에 따라, 생산 제조관련 데이터는 기하급수적으로 생산되고 있다. 이렇게 생성되는 원시 데이터는 제조 공정에 대한 숨은 정보들을 포함하고 있지만, 양이 방대하여 이를 처리하기 위한 적절한 플랫폼이 필요하다. 본 논문에서는 생산제조업에서 축적된 빅데이터를 보다 쉽고 편리하게 가공하고 분석하기 위한 분석 플랫폼을 제안하고 이를 이용한 분석결과를 소개한다. 제안하는 분석플랫폼은 효율적인 빅데이터 수집을 위해 스쿱과 우지를 이용하였고 신속한 사용자 질의처리를 위해 하둡, 하이브, 스파크를 활용한다. 또한 데이터 분석과 시각화를 위해 고급 분석 도구인 R을 하이브에 연동하여 사용한다. 분석 플랫폼을 이용하여 국내 생산 제조업체의 사출 공정 데이터를 수집하고 통계적 분석을 이용한 불량률과 관련된 분석을 진행한 결과, 사출작업 간 원재료의 각 속성 값과 습도가 감소하거나 기온이 상온에서 멀어질수록 불량률이 증가함을 확인하였다.
#스마트팩토리 #빅데이터 #하둡 #데이터분석 #시각화 #smart factory #bigdata #hadoop #data analysis #visualization

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경지식 및 관련 연구
3. 빅데이터 기반 분석 플랫폼과 데이터 전처리
4. 통계기반 데이터 분석
5. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Chen, CL Philip, and Chun-Yang Zhang, Dataintensive applications, challenges, techniques and technologies: A survey on Big Data, Information Sciences, Vol. 275, pp. 314-347, 2014. Chen, Min, Shiwen Mao, and Yunhao Liu, Big data: A survey, Mobile networks and applications, Vol. 19, No. 2, pp. 171-209, 2014. Siewert, Sam B., Big data in the cloud: Data velocity, volume, variety, veracity, IBM Developerworks, 2013. J. Seong and K. Park, Analytics of policy case and implications using bigdata, STEPI, Vol. 24, No. 2, pp. 94-106, 2014. (in Korean) M. Lee, Area Inside: Area Information e-news; “Seoul bus runs for 24hours ” Seoul city owl bus (late night buss) service, KLID Area Information, Vol. 88, pp. 20-23, 2014. (in Korean)

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