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
류관희 (충북대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제28권 제6호
발행연도
2017.11
수록면
1,301 - 1,311 (11page)

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
제조 빅데이터 시스템은 제조 전 공정에서 관련된 4M 데이터의 수집, 저장, 관리, 예측적 분석을 통해 선제적 제조 활동 개선이 가능한 의사결정을 지원하고 있다. 이러한 시스템에서 데이터의 효율적인 관리와 운영을 위해 데이터를 효과적으로 시각화하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 제조 빅데이터 시스템에서 데이터 수집, 분석 및 예측 결과를 효과적으로 보여 주기 위해 사용가능한 시각화 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 시각화 기법을 통해 제조 현장에서 발생하는 문제를 보다 손쉽게 파악할 수 있었을 뿐만 아니라 이들 문제를 효과적으로 대응할 수 있어 매우 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.
#데이터 분석 및 예측 #데이터 시각화 #빅데이터 #제조 빅데이터 시스템 #Big data #data analysis and prediction #data visualization #manufacturing big data systems

목차

요약
1. 개요
2. 제조 빅데이터 시스템에서의 데이터 시각화
3. 결론 및 향후 과제
References
Abstract

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
Bao, F. and Chen, J. (2014). Visual framework for big data in d3.js. IEEE Workshop on Electronics, Computer and Applications, 44-50. Chankhihort, D., Choi, S. S., Lee, G. J., Im, B. M., Nasridinov, A. Kwon, S. O., Lee, S. H., Kang, J. T. and Yoo, K. H. (2016). Integrative manufacturing data visualization using calendar view map. Eighth International Conference on Ubiquitous and Future Networks, 114-116. Chankhihort, D., Choi, S. S., Lee, G. J., Im, B. M., Nasridinov, A. Kwon, S.O., Lee, S. H., Kang, J. T. and Yoo, K. H. (2016). Integrative visualization of resources abnormal analysis results. The 3rd international conference on big data applications and services (Bigdas-L), 3, 196-200. Chankhihort, D., Choi, S. S., Lee, G. J., Im, B. M., Nasridinov, A. Kwon, S. O., Lee, S. H., Kang, J. T. and Yoo, K. H. (2017). A visualization scheme with a calendar heat map for abnormal pattern analysis in the manufacturing process. International Journal of Contents, 13, 21-28. Chi, S. Y. and Yoo, K.-H. (2017). Development of predictive manufacturing system using data analysis of 4M data in small and medium enterprises, ETRI and Chungbuk National University, Korea.

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

Machine status monitoring for smart manufacturing using open-source real time big data framework
Pheng Tola ,  Ean Sokchom ,  e 외 3명 한국콘텐츠학회 ICCC 논문집 2018 .12
인터넷 매체가 가상화폐 가격에 미치는 영향에 관한 연구
정성엽 ,  정윤원 한국통신학회 학술대회논문집 2018 .01
공공데이터 이용 활성화를 위한 정책에 관한 연구
홍연웅 한국데이터정보과학회지 2014 .08
빅데이터와 통계학
김용대 ,  조광현 한국데이터정보과학회지 2013 .10
웹검색트래픽을 활용한 유커 인바운드 여행 수요 예측 모형 및 유커마이닝 시스템 개발
최유지 ,  손기상 ,  이주상 외 1명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2016 .08

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0