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논문 기본 정보

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저자정보
사공운 (영남대학교) 이승철 (영남대학교) 장용훈 (영남대학교) 박창현 (영남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제12호
발행연도
2020.12
수록면
519 - 527 (9page)
DOI
10.5626/KTCP.2020.26.12.519

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3차 산업혁명 이후 급격하게 증가된 데이터로 인해 4차 산업혁명 시대에서는 빅데이터에 대한 처리의 필요성이 부각되고 있다. 또한 국내외 산업 현장은 빅데이터 처리를 통한 스마트 팩토리를 구상 및 진행 중이다. 하지만 국내 산업 현장은 스마트 팩토리를 구축하기 위한 빅데이터 처리 기술력과 인력부족으로 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 스마트 팩토리를 구축하기 위해 빅데이터와 하둡 에코 시스템을 기반으로 한 고무 공정 데이터를 분석한다. 고무 생산 공정에서 수집한 빅데이터를 활용하기 위해 하둡 에코 시스템을 이용하여 데이터를 수집하였다. 불량률과 관한 요인 분석을 위해 데이터의 전처리를 수행하였다. 전처리 된 데이터를 통계 분석하여 불량률과 관련한 요인을 확인하였다. 이를 통해 머신러닝 기반의 고무 생산 불량 예측 모델링을 수행하였다. 제안한 모델의 평균 예측 성능은 Macro F1 score 0.8554이며 양품과 불량품은 각 0.8912와 0.8196을 달성하였다.
#빅데이터 #스마트 팩토리 #데이터 분석 #하둡 #머신러닝 #big data #smart factory #data analysis #hadoop #machine learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 하둡 에코 시스템 기반 고무공정 데이터 분석
4. 불량 예측 모델 평가
5. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
K. Schwab, The Fourth Industrial Revolution: Currency, pp. 4, Crown Business, New York, 2017. google schola Z. -O. Hwang, Design of Efficient Edge Computing based on Learning Factors Sharing with Cloud in a Smart Factory Domain, Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol. 21, No. 11, pp. 2167-2175, Nov. 2017. (in Korean) google schola F. Shrouf, J. Ordieres, Smart factories in Industry 4.0: A review of the concept and of energy management approached in production based on the Internet of Things paradigm, Proc. of 2014 IEEE international conference on industrial engineering and engineering management, pp. 697-701, 2014. google schola M. Chen, S. Mao, Y. Liu, Bigdata: A survey, Mobile networks and applications, Vol. 19, No. 2, pp. 171-209, Jan. 2014. google schola D. Ivanov, A. Dolgui, B Sokolov, F Werner, A dynamic model and an algorithm for short-term supply chain scheduling in the smart factory industry 4.0, International Journal of Production Research, Vol. 54, No. 2 pp. 386-402, Aug. 2016. google schola

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