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빅 데이터 분석을 활용한 회귀분석 기반 식품 첨가물과 암 발생 관계
이국형,이준희,김정준,김영곤,Lee, Kuk Hyung,Lee, Jun-Hee,Kim, Jeong-Joon,Kim, Young-Gon 한국인터넷방송통신학회 2018 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.18 No.1
최근 웰빙(Well-Bing) 열품에 힘입어 화학적으로 가공되지 않은 천연 식품을 찾는 소비 형태가 많이 부각되고 있다. 하지만 현대 시대를 살아감에 있어 화학 식품 첨가물이 포함되지 않은 식품을 주변에서 찾기는 매우 힘들다. 또한 가공 조리된 식품에는 화학 식품 첨가물의 성분이 제대로 표기되어 있지 않거나 표기가 생략되어 나오는 제품이 상당수다. 본 논문은 한국의 연간 화학 식품 첨가물 소비량 데이터를 기반으로 첨가물 별 대두 되고 있는 암 발생을 빅 데이터 분석 기법 중 하나인 시계열 분석과 회귀 분석을 통해 검증 할 것이며, 이러한 식품 첨가물이 사회의 어떠한 요인 때문에 소비가 증가했는지에 대한 빅 데이터 분석을 실시해 검증한다. Well-Bing Many consumer forms of natural foods that are not chemically processed due to heat are becoming popular. However, it is very difficult to find foods that do not contain chemical food additives in the modern. Also, there are many products that do not have proper marking of ingredients of chemical food additives or are omitted from marking. Based on the annual data on chemical food additive consumption in Korea, this paper will examine the occurrence of cancer, which is emerging by additives, through time series analysis and regression analysis, one of the big data analysis techniques. Of the total population.
IIoT 미들웨어 플랫폼을 활용한 연속 제조공정의 환경센서 빅데이터 정제시스템
윤여진,김태형,이준희,김영곤,Yoon, Yeo-Jin,Kim, Tea-Hyung,Lee, Jun-Hee,Kim, Young-Gon 한국인터넷방송통신학회 2018 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.18 No.4
산업용 사물인터넷(IIoT:Industrial Internet of Thing)은 기존의 공정의 자동화란 범주를 넘어 모든 제조공정을 정보화 하는 것을 의미한다. 또한 각 공정에 설치된 센서로 부터 수집되는 데이터를 토대로 정보화 시스템을 구축하여 각 공정을 실시간으로 관리하고 자동화하여 최적의 생산성을 유지하는데 그 목적을 두고 있다. 각 공정의 센서로 부터 수집되는 데이터는 비정형성을 띄고 있으며 이러한 비정형데이터를 효과적으로 수집하고 처리하기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 효과적인 빅데이터 수집 및 처리를 위하여 미들웨어로 Node-RED를 사용한 시스템을 제안하였다. IIoT(Industrial Internet of Thing) means that all manufacturing processes are informed beyond the conventional automation of process automation. The objective of the system is to build an information system based on the data collected from the sensors installed in each process and to maintain optimal productivity by managing and automating each process in real time. Data collected from sensors in each process is unstructured and many studies have been conducted to collect and process such unstructured data effectively. In this paper, we propose a system using Node-RED as middleware for effective big data collection and processing.