본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결...
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2020
Korean
KCI등재
학술저널
165-172(8쪽)
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다운로드국문 초록 (Abstract)
본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결...
본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결을 위하여 필요한 곳에 연산과 저장 장치를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임 (Distributed Computing Paradigm)인 온-디바이스 (On-Device) 기반 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 기술과 빅데이터 분석 기술 및 활용 방법의 연구를 통하여 설비 고장 등을 예지하여 가동율을 높일 수 있는 산업현장의 설비관리에 활용되는 솔루션을 제안한다. 그러나 에지 컴퓨팅 기반의 기술이 실제 적용되더라도 네트워크 에지에서 장치의 증가는 많은 양의 데이터가 데이터 센터로 전달되어 네트워크 대역이 한계치에 이르게 되어 네트워크 기술의 향상에도 데이터 센터는 수많은 응용에서 중요한 요건이 되는 수용 가능한 전송 속도와 응답 시간을 보장하지 못하게 된다. 이와 같은 요구조건을 수용할 수 있는 일체형 하드웨어 기술과 공장관리 및 제어 기술을 적용한 설비보존 및 스마트 팩토리 산업 분야에 적용할 수 있는 연구를 통하여 생산성 증대를 지원할 수 있는 지능적 설비관리를 지원하도록 하여 추후 빅데이터에 적합한 딥러닝을 적용할 수 있는 인공지능 기반 설비 예지 보전 분석 도구로 발전할 수 있는 기반을 제공한다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
In this paper we propose an uses on-device-based edge computing technology and big data analysis methods through the use of on-device-based edge computing technology and analysis of big data, which are distributed computing paradigms that introduce co...
In this paper we propose an uses on-device-based edge computing technology and big data analysis methods through the use of on-device-based edge computing technology and analysis of big data, which are distributed computing paradigms that introduce computations and storage devices where necessary to solve problems such as transmission delays that occur when data is transmitted to central centers and processed in current general smart factories. However, even if edge computing-based technology is applied in practice, the increase in devices on the network edge will result in large amounts of data being transferred to the data center, resulting in the network band reaching its limits, which, despite the improvement of network technology, does not guarantee acceptable transfer speeds and response times, which are critical requirements for many applications. It provides the basis for developing into an AI-based facility prediction conservation analysis tool that can apply deep learning suitable for big data in the future by supporting intelligent facility management that can support productivity growth through research that can be applied to the field of facility preservation and smart factory industry with integrated hardware technology that can accommodate these requirements and factory management and control technology.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 장원중, "스마트팩토리에서 빅 데이터 인프라 구축 방안에 관한 연구" 사단법인 인문사회과학기술융합학회 8 (8): 11-23, 2018
2 박선희, "빅 데이터 가시화 기술을 적용한 공공데이터 콘텐츠 구현 – Map가시화 기법" 한국디지털콘텐츠학회 18 (18): 1427-1434, 2017
3 "What is Big Data Platform?, Biz & Tech ICT Report"
4 Kyu-Teak Lee, "Smart Factory Industrial R & D Strategy" Ministry of Trade, Industry and Energy
5 Jun-Sung Park, "New Generation Mobile Service : M2M Services and Technology" 28 (28): 28-39, 2010
6 "MQTT: the open road to internet of things"
7 Koojana Kuladinithi, "Implementation of CoAP and its Application in Transport Logistics"
8 C. L. Philip Chen, "Data-intensive applications, challenges, techniques and technologies : A survey on Big Data" 275 : 314-347, 2014
9 Seung Taek Kim, "Considerations for the successful introduction of smart factories"
10 Fei Tao, "CCIoT-CMfg: Cloud Computing and Internet of Things-Based Cloud Manufacturing Service System" Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 10 (10): 1435-1442, 2014
1 장원중, "스마트팩토리에서 빅 데이터 인프라 구축 방안에 관한 연구" 사단법인 인문사회과학기술융합학회 8 (8): 11-23, 2018
2 박선희, "빅 데이터 가시화 기술을 적용한 공공데이터 콘텐츠 구현 – Map가시화 기법" 한국디지털콘텐츠학회 18 (18): 1427-1434, 2017
3 "What is Big Data Platform?, Biz & Tech ICT Report"
4 Kyu-Teak Lee, "Smart Factory Industrial R & D Strategy" Ministry of Trade, Industry and Energy
5 Jun-Sung Park, "New Generation Mobile Service : M2M Services and Technology" 28 (28): 28-39, 2010
6 "MQTT: the open road to internet of things"
7 Koojana Kuladinithi, "Implementation of CoAP and its Application in Transport Logistics"
8 C. L. Philip Chen, "Data-intensive applications, challenges, techniques and technologies : A survey on Big Data" 275 : 314-347, 2014
9 Seung Taek Kim, "Considerations for the successful introduction of smart factories"
10 Fei Tao, "CCIoT-CMfg: Cloud Computing and Internet of Things-Based Cloud Manufacturing Service System" Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 10 (10): 1435-1442, 2014
11 Avita Katal, "Big data:Issues, challenges, tools and Good practices" 2013
12 "Apache Hadoop 3.2.1"
13 Sun Jin Kim, "A Trend Analysis of RFID/USN Industry" 20 (20): 43-55, 2005
지능형 전장인식 서비스를 위한 지식베이스 구축 방안 연구
기계학습 알고리즘 기반의 가스정압기 이상상태 진단에 대한 연구
DeNERT: DQN과 BERT를 이용한 개체명 인식 모델
메모리 효과를 갖는 시계열 데이터에서 다수의 노이즈 클리닝에 대한 연구
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2004-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.44 | 0.44 | 0.44 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.43 | 0.38 | 0.58 | 0.15 |