제조 공정 빅데이터 분석을 위한 플랫폼 연구

구진희 중소기업융합학회 2017 융합정보논문지 Vol.7 No.5

IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터와 같은 주요 ICT 기술이 제조 분야에 적용되기 시작하면서 스마트 공장 구축이 본격화 되고 있다. 스마트 공장 구현의 핵심은 공장 내외부의 데이터 확보 및 분석력에 있다. 따라서 빅데이터 분석 플랫폼에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 제조 공정 빅데이터 분석을 위한 플랫폼을 구성하고, 분석을 위한 통합 메소드를 제안하는데 있다. 제안하는 플랫폼은 대량의 데이터 셋을 분산 처리하기 위해 분석도구 R과 하둡을 통합한 RHadoop 기반 구조로서 자동화 시스템의 단위 공정 및 공장 내에서 수집되는 빅데이터를 하둡 HBase에 직접 저장 및 분석이 가능하다. 또한 기존 RDB 기반 분석의 한계점을 보완하였다. 이러한 플랫폼은 스마트 공장을 위한 단위 공정 적합성을 고려하여 개발되어야 하며, 제조 공정에 스마트 공장을 도입하고자 하는 중소기업에 IoT 플랫폼 구축의 가이드가 될 수 있을 것으로 전망된다. As major ICT technologies such as IoT, cloud computing, and Big Data are being applied to manufacturing, smart factories are beginning to be built. The key of smart factory implementation is the ability to acquire and analyze data of the factory. Therefore, the need for a big data analysis platform is increasing. The purpose of this study is to construct a platform for big data analysis of manufacturing process and propose integrated method for analysis. The proposed platform is a RHadoop-based structure that integrates analysis tool R and Hadoop to distribute a large amount of datasets. It can store and analyze big data collected in the unit process and factory in the automation system directly in HBase, and it has overcome the limitations of RDB - based analysis. Such a platform should be developed in consideration of the unit process suitability for smart factories, and it is expected to be a guide to building IoT platforms for SMEs that intend to introduce smart factories into the manufacturing process.

어린이 놀이터의 중금속 오염

구진희,송병열,김희갑 대한환경공학회 2007 대한환경공학회 학술발표논문집 Vol.2007 No.12

사물인터넷 환경에서 제품 불량 예측을 위한 기계 학습 모델에 관한 연구

구진희 중소기업융합학회 2017 융합정보논문지 Vol.7 No.1

사물인터넷 환경에서 인간의 개입 없는 지능화된 서비스를 위해서는 IoT 디바이스에서 생성되는 빅데이터로 부터 정상 패턴을 학습하고 이를 기반으로 불량, 오작동과 같은 이상 징후에 대해 예측하는 과정이 요구된다. 본 연구 의 목적은 제품 공정의 다양한 기기에서 발생되는 빅데이터를 분석함으로써 제품 불량을 예측할 수 있는 기계 학습 모델을 구현하는 것이다. 기계 학습 모델은 어느 정도 볼륨을 가진 기존 데이터를 기반으로 분석을 해야 하므로 빅데 이터 분석도구 R을 사용하였으며, 제품 공정에서 수집된 데이터에는 제품에 대한 불량 여부가 포함되어 있으므로 지도 학습 모델을 활용하였다. 연구의 결과, 제품 불량에 영향을 주는 변수 및 변수 조건을 분류하였고, 의사결정 트리를 기반으로 제품의 불량 여부에 대한 예측 모델을 제시하였다. 또한, ROC Curve를 이용한 모델의 적합성 및 성능평가 분석에서 모델의 예측력은 상당히 높게 나타났다. In order to provide intelligent services without human intervention in the Internet of Things environment, it is necessary to analyze the big data generated by the IoT device and learn the normal pattern, and to predict the abnormal symptoms such as faulty or malfunction based on the learned normal pattern. The purpose of this study is to implement a machine learning model that can predict product failure by analyzing big data generated in various devices of product process. The machine learning model uses the big data analysis tool R because it needs to analyze based on existing data with a large volume. The data collected in the product process include the information about product faulty, so supervised learning model is used. As a result of the study, I classify the variables and variable conditions affecting the product failure, and proposed a prediction model for the product failure based on the decision tree. In addition, the predictive power of the model was significantly higher in the conformity and performance evaluation analysis of the model using the ROC curve.

접목선인장 생력트레이 앙액재배 시스템 개발

구진희,김귀순,이성춘,문채윤,이승연,정보영,이정식 한국원예학회 2007 원예과학기술지 Vol.24 No.suppl1

비판적 사고를 적용한 공학설계 보고서 쓰기 교육 연구

구진희,황영미 한국공학교육학회 2021 공학교육연구 Vol.24 No.1

Critical thinking ability based on a sound sense of logic is essential for analyzing a given engineering design problem and assessingit to arrive at the most plausible conclusion. Engineering design classes require students to organize their engineering design experiencesthrough reports, and engineering design reports require detailed specifications of their tasks at each stage. Given the nature of thesecurriculums, design classes provide writing courses focusing on science and engineering within specialized fields, but there still liesmany obstacles for communication education that embraces both general education and major subjects. This study proposes a specifiedstep-by-step writing model for engineering design reports that encompasses critical thinking for the objective of systemizing designexperiences from engineering design report writing. For the purpose of the study, the concepts and relationship between critical thinkingand creative problem solving have been examined, followed by a proposal of application methods for critical thinking criteria andelements from a case example on engineering design. Furthermore, the study proposes a critical thinking-based assessment rubric forlogical decision making at each stage of engineering design as well as a resulting model for engineering design report writing.

실시간 데이터 분석의 성능개선을 위한 적응형 학습 모델연구

구진희 중소기업융합학회 2018 융합정보논문지 Vol.8 No.1

Recently, as technologies for realizing artificial intelligence have become more common, machine learning is widely used. Machine learning provides insight into collecting large amounts of data, batch processing, and taking final action, but the effects of the work are not immediately integrated into the learning process. In this paper proposed an adaptive learning model to improve the performance of real-time stream analysis as a big business issue. Adaptive learning generates the ensemble by adapting to the complexity of the data set, and the algorithm uses the data needed to determine the optimal data point to sample. In an experiment for six standard data sets, the adaptive learning model outperformed the simple machine learning model for classification at the learning time and accuracy. In particular, the support vector machine showed excellent performance at the end of all ensembles. Adaptive learning is expected to be applicable to a wide range of problems that need to be adaptively updated in the inference of changes in various parameters over time. 최근 인공지능을 구현하기 위한 기술들이 보편화되면서 특히, 기계 학습이 폭넓게 사용되고 있다. 기계 학습은 대량의 데이터를 수집하고 일괄적으로 처리하며 최종 조치를 취할 수 있는 통찰력을 제공하나, 작업의 효과가 즉시 학습 과정에통합되지는 않는다. 본 연구에서는 비즈니스의 큰 이슈로서 실시간 데이터 분석의 성능을 개선하기 위한 적응형 학습 모델을 제안하였다. 적응형 학습은 데이터세트의 복잡성에 적응하여 앙상블을 생성하고 알고리즘은 샘플링 할 최적의 데이터포인트를 결정하는데 필요한 데이터를 사용한다. 6개의 표준 데이터세트를 대상으로 한 실험에서 적응형 학습 모델은 학습시간과 정확도에서 분류를 위한 단순 기계 학습 모델보다 성능이 우수하였다. 특히 서포트 벡터 머신은 모든 앙상블의 후단에서 우수한 성능을 보였다. 적응형 학습 모델은 시간이 지남에 따라 다양한 매개변수들의 변화에 대한 추론을 적응적으로업데이트가 필요한 문제에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대한다.

컴퓨팅 사고 기반의 비전공자 소프트웨어 교육을 위한 앱 인벤터 교육과정 설계

구진희 중소기업융합학회 2017 융합정보논문지 Vol.7 No.1

4차 산업혁명이 본격화되고 인공지능, 사물인터넷 기술 등을 적용한 첨단 서비스들이 대거 상용화되면서 소프트웨어의 중요성에 대한 인식 또한 확산되고 있다. 이러한 배경으로 최근 소프트웨어 교육은 초중등뿐만 아니라 대학에서도 필수로 가르치는 추세이며, 컴퓨팅적 방법론과 모델을 통해 문제를 해결하는데 필요한 컴퓨팅 사고에 대한 관심도 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 컴퓨팅 사고에 기반을 두고 비전공자 소프트웨어 교육을 위한 앱 인벤 터 교육과정을 설계하는 것이다. 연구의 결과, 컴퓨팅 사고의 세부 역량 6가지를 도출하였고, 6가지 세부 역량은 앱 인벤터 학습요소를 구성하여 맵핑하였다. 또한 컴퓨팅 사고 활용 모델링에 기반하여 대학 교양핵심 교육과정의 IT 교과목에 참여한 학생들에게 적용하기 위한 앱 인벤터 수업 내용을 설계하였다. As the fourth industrial revolution becomes more popular and advanced services such as artificial intelligence and Internet of Things technology are widely commercialized, awareness of the importance of software is spreading. Recently, software education has been taught not only in elementary school and college but also in college. Also, there is a growing interest in computational thinking needed to solve problems through computing methodology and model. The purpose of this study is to design an app inventor course for non-majors software education based on computational thinking. As a result of the study, six detailed competencies of computational thinking were derived, and six detailed competencies were mapped to the app inventor learning elements. In addition, based on the computational thinking modeling, I designed an app inventor class for students who participated in IT curriculum of university liberal arts curriculum.

환경, 에너지 그리고 순환 : 포스터 ; 환경측정 및 분석 : 어린이 놀이터의 중금속 오염

구진희,송병열,김희갑 한국폐기물자원순환학회(구 한국폐기물학회) 2007 공동 학술대회 초록집 Vol.2007 No.1

스마트 교육 환경에서 의사소통교육을 위한 지능형 적응 학습에 관한 연구

구진희,김경애 한국공학교육학회 2017 공학교육연구 Vol.20 No.3

As the world enters the era of the Fourth Industrial Revolution, which is represented by advanced technology, it not only changes the industrial field but also the education field. In recent years, Smart Learning has enriched learning by using diverse forms and technologies that utilize vast amount of information about learners' individual knowledge through the emergence of realistic and intelligent contents that combine high technology such as artificial intelligence, big data and virtual reality and there is an increasing interest in intelligent adaptive learning, which can customize individual education. Therefore, the purpose of this study is to explore intelligent adaptive learning method through recent smart education environment, beyond traditional writing-based communication education which is highly dependent on the competency of instructors. In this study, we analyzed the various learner information collected in the communication course and constructed a concrete teaching and learning method of intelligent adaptive learning based on the instructor’s intended smart contents. The result of this study is expected to be the basis of highly personalized teaching and learning method of digital method in communication education which is emphasized in the fourth industrial revolution era.

협력학습을 위한 혼합학습 전략 개발 및 적용

구진희,최완식 대한공업교육학회 2009 대한공업교육학회지 Vol.34 No.2

The collaborative learning has been considered as an efficient teaching model and under the recent basic learning environment, even face-to-face classroom circumstance rapidly increases the courses of blended learning which utilize the merits of e-learning environment. Nonetheless, the study on the strategy for systematic blended learning is quite scarce. In this study, the survey was done for developing the blended learning strategy, based on the collaborative learning model at the face-to-face environment and judging the satisfaction on the courses which the model was applied to. The survey consists of demographic questions, satisfaction in the whole courses, satisfaction in the collaborative learning under the blended learning environment and satisfaction in the blended learning strategy and support tools applied to each step of the learning. The result of this study is as follows. First, in response to the question that the blended learning can complement the face-to-face classroom courses, the respondents represented average 4.09 at 5-point Likert scale. And to the question whether the collaborative learning is more efficient under the blended learning environment than the face-to-face classroom, the response corresponds to 4.06 scale on the average. Second, as for the satisfaction in the blended learning strategy and support tools applied to the each step of the blended learning, the satisfaction degree is analyzed as high as over 4.0 on the average toward all the questions. Third, regarding the support tools used for the blended learning strategy, the learners consider the tools as most helpful in order of chatting, team community, mail & note and archive. Lastly, I would like to suggest that the study result should be highly reflected in constructing the collaborative learning module of learning control system in the future. 협력학습이 효과적인 교수모형으로 인식되고 있고, 최근 기본적인 학습 환 경은 면대면 강의실 환경일지라도 e-러닝 환경의 장점을 부가적으로 활용하 는 혼합학습 형태의 수업이 급격히 증가하고 있음에도 불구하고 아직 협력 학습을 위한 체계적인 혼합학습 전략에 대한 연구는 많이 부족하다. 이 연구에서는 면대면 환경에서의 협력학습 모형을 기반으로 혼합학습 전 략을 개발하고, 실제 학습 현장에 적용하여 수업의 만족도를 알아보기 위한 설문을 실시하였다. 설문 내용은 학습자 기초 조사를 위한 문항, 수업 전반 에 대한 만족도, 혼합학습 환경에서의 협력학습에 대한 만족도, 협력학습 각 단계에 적용된 혼합학습 전략 및 지원도구에 대한 만족도 등의 문항으로 구 성하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 혼합학습이 면대면 강의실 수업의 부족한 부분을 보완할 수 있겠는 가에 대한 응답자들의 답변은 5점 Likert scale의 평균 4.09로 조사되었고, 혼 합학습 환경에서의 협력학습이 면대면 환경에서보다 더 효과적이었는가에 대한 답변은 평균 4.06으로 조사되었다. 둘째, 협력학습의 각 단계에서 적용한 혼합학습 전략과 지원도구의 활용에 대한 만족도는 모든 문항에 대해서 평균 4.0이상으로 만족도가 매우 높게 조 사되었다. 셋째, 혼합학습 전략에서 사용된 지원도구 중 학습자들이 가장 유용하다고 인식하는 순서는 채팅, 팀별 커뮤니티, 메일&쪽지, 자료실 순으로 조사되었 다. 마지막으로, 향후 학습관리시스템의 협력학습 모듈을 설계할 때에는 이와 같은 연구 결과를 적극 반영해야함을 제언하였다.