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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박연경 (LIG넥스원) 이혜원 (LIG넥스원) 김상문 (LIG넥스원)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제19권 제8호
발행연도
2018.8
수록면
64 - 70 (7page)

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무기 체계(or 구성품) 개발은 한정된 개발기간과비용 등의 제한으로 시험 횟수가 많지 않아, 고장관련 축적된 데이터의 규모도 적다. 그러나 운용 중 발생한 고장 및 정비내역은 많은 부분 전산 데이터로 관리하고 있기 때문에 이를 활용한 무기 체계(or 구성품)의 고장원인 분석은 가능하다. 다만 다양한 무기체계의 고장 및 정비내역 작성 규격이 각 군 별, 업체별 상이하고, 고장 원인의 구체적 내역은 비정형 텍스트 데이터로 기술되어 있기때문에 이를 분석하는데 어려움이 있었다. 그러나 오늘날 빅데이터 처리 기술과 기계학습(Machine Learning) 알고리즘의 발전, HW연산 능력의 개선과 맞물려, 상기와 같은 비정형 데이터를 처리 할 수 있는 여러 가지 방법들이 시도 되고 있으며, 주요한 연구 분야로 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 국방 무기 체계(or 구성품)의 고장/정비 관련 비정형 데이터를 기계학습 기법 중 하나인 doc2vec을 적용하여 고장사례 분석 방안에 대하여 제시한다.
#Machine learning #doc2vec #Clustering #Visualization #Failure mode #Weapon System

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Sunghoon Cho, Sukho Kang, “Machine Learning(AI) industrial application”, Industrial Engineering Magazine 23(2), pp.34-38, 2016.06 Establishment of follow-up support system for export of weapons system, Konkuk Univ. Industry-Academia Collaboration Foundation Military Vision Lab, pp. 114-115,2015.12 Sooyune Jeon, Donghun Lee, Manjae Bae, “Study on the Application Method of Munition’s Quality Information based on Big Data”, Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol 17, pp.315-325, 2016 Hyun-jung Kim, “Big Data Concept and Big Data Analysis Technique”, Seminar, Korean Transport Institute. Estabilishment of follow-up support system for export of weapons system, Konkuk Univ. Industry-Academia Collaboration Foundation Military Vision Lab, p. summary-3, 2015.12

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