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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김상락 (비케이앤씨) 장길상 (울산대학교) 조지운 (울산대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제40권 제1호
발행연도
2014.2
수록면
34 - 42 (9page)

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SCADA and DCS that have performed automatic control and monitoring activities increase the productivity of enterprise in industries. In such systems, although their performance had been improved, there are still many deficiencies in predictive maintenance which can foresee the risk of any kinds of accidents. Because the data acquisition systems of main facilities are being distributed throughout the whole plant and therefore, integration of data obtained from the systems is very difficult. Accordingly, techniques that acquire meaningful information from the gathered data through realtime analysis still need to be improved. This paper introduces a developed facility monitoring system which can predict equipment failure and diagnose facility status through big data analysis to improve equipment efficiency and prevent safety accidents.
#Big Data #IoT #Hadoop #HDFS #Facility #Monitoring

목차

1. 서론
2. 적용대상 업무 분석 및 정의
3. 통합 설비 모니터링시스템 설계 및 구현
4. 맺음말
참고문헌

참고문헌 (13)

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1. [학술대회논문] - Anja, G. / 2011 / Query Optimization Using Column Statistics in Hive, IDEAS / Proceedings of the 15th Symposium on International Database Engineering and Applications google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Armbrust, M. / 2010 / A View of Cloud Computing / Communications of the ACM 53 (4) : 50 ~ 58 google schola 3. [학술대회논문] - Dean, J. / 2004 / MapReduce : Simplified Data Processing on Large Clusters / Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation : 137 ~ 150 google schola 4. [인터넷자원] - GE Intelligent Platforms / / Proficy Monitoring and Analysis Suite google schola 5. [단행본] - Hahm, Y. K. / 2012 / Big Data changes business management / Samsung Economic Research Institute google schola

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