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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Hyunseok Hwang (한림대학교) Sangil Lee (매일유업) Sunghyun Kim (한국정보화진흥원) Sangwon Lee (원광대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제24권 제1호
발행연도
2018.3
수록면
125 - 140 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

Building an Analytical Platform of Big Data for Quality Inspection in the Dairy Industry : A Machine Learning Approach
Hyunseok Hwang ,  Sangil Lee ,  Sunghyun Kim 외 1명 지능정보연구 2018.03 학술저널

2017

Building an Analytical Platform of Big Data for Quality Inspection : A Case Study of the Dairy Industry
Hyunseok Hwang ,  Sangil Lee ,  Sunghyun Kim 외 1명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2017.08 학술대회자료

초록· 키워드

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품질검사는 중간상품이나 최종상품을 품질관리 표준을 만족하는 양품과 불량품으로 분리하는 일을 수행한다. 대량생산체계에서 품질을 수작업으로 검사하는 것은 일관성과 효율성을 저하시키므로 대량으로 생산되는 상품의 품질을 검사하는 것은 다수의 공정에서 기계에 의한 자동 확인과 분류를 포함하게 된다. 생산공정에서 발생하는 데이터를 활용하여 공정을 개선하고 최적화하려는 선행 연구들이 많았음에도 불구하고, 실시간에 많은 데이터를 처리하는데 있어서의 기술적인 한계로 인해 실제 구현에서의 제약이 많이 있었다. 최근 빅데이터에 관한 연구에서는 데이터 처리기술을 개선하였고, 실시간에 데이터를 수집, 처리, 분석하는 과정을 가능하게 하게 하고 있다.
본 논문에서는 품질검사를 위한 빅데이터 적용의 단계와 세부사항을 제안하고, 유제품 산업에 적용사례를 제시하려고 한다. 먼저 선행 연구들을 조사하고, 제조 부문에 적용할 수 있는 빅데이터 분석절차를 제안하며 제안된 방법의 실현가능성을 평가하기 위해서, 유제품 산업 분야의 품질검사과정 중하나에 회선신경망(Convolutional Neural Network) 기술 및 랜덤포레스트(Random Forest) 기술을 적용하였다. 품질검사를 위해 제품의 뚜껑 및 빨대의 사진을 수집, 처리, 분석하여, 결함 여부를 판단하고, 과거 품질 검사결과와 비교하였다. 제안된 방법은 과거에 수행되었던 품질검사에 비해 분류 정확성 측면에서 의미 있는 개선을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해, 유제품 산업의 빅데이터 활용을 통한 품질검사 정확도 개선 가능성을 확인하였다.
#Big Data #Quality Inspection #Dairy Industry #Platform Building #Process Control #빅데이터 #품질검사 #유제품 산업 #플랫폼 개발 #공정관리

목차

1. Introduction
2. Previous Works
3. A Suggested Procedure for Processing Big Data Analytics
4. A Case Study in the Manufacturing Industry : M Dairies
5. Conclusion and Future Research Directions
References
국문요약

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Chen, C.L. P., C.-Y. Zhang, Data-intensive applications, challenges, techniques and technologies: A survey on Big Data, Information Sciences, Vol. 275 (2014), 314-347. Ginsberg J., M. H. Mohebbi, R. S. Patel, L. Brammer, M. S. Smolinski, L. Brilliant, “Detecting influenza epidemics using search engine query data”, Nature, Vol. 457(2000), 1012-1014. Harding, J. A., M. Shahbaz, Srinivas, A. Kusiak, “Data Mining in Manufacturing: A Review”, Journal of Manufacturing Science and Engineering, Vol. 128 (2006), 969-976. Jagadish, H., J. Gehrke, A. Labrinidis, Y. Papakonstantinou, J. M. Patel, R. Ramakrishnan, C. Shahabi, “Big data and its technical challenges,” Communications of the ACM, Vol. 57, No. 7 (2014), 86-94. Lee, Y.-H., M.-S. Song, S.-J. Ha, T.-H. Baek, S.-Y. Son, “Big data Cloud Service for Manufacturing Process Analysis”, The Korean journal of Bigdata, Vol.1, No.1 (2016), 41-51.

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