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강정훈 ( Jeonghoon Kang ),유준재 ( June-jae Yoo ),최효섭 ( Hyoseop Choi ),이태우 ( Taewoo Lee ) 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.25 No.1
본 논문은 지속적으로 수집되는 전력량계 데이터를 자동으로 처리, 분석하기 위한 IoT 데이터 기반 자동분석 기법을 제시한다. 에너지 효율을 높이기 위해서는 대상 설비의 관리, 모니터링을 통해 운영을 최적화해야 한다. IoT 기술을 이용하여 에너지 설비 사용 효율을 확인하고, 관리 여부를 판단하는 진단기술을 구현하기 위해서는, IoT 전력량계를 통해 수집된 데이터를 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력하여 관리에 필요한 결과 지표를 도출할 수 있어야 한다. 이런 기능을 제공하는 IoT 수집 시스템의 모니터링 및 자동 진단 시스템은 데이터 수집, 분석을 신속하게 수행할 수 있다. 데이터 수집과 고속, 대용량 데이터 저장에 적합한 분산 파일시스템과 고속 시계열 기능을 기반으로 의존도, 유사도 분석 실행을 제공하는 고속 전처리 시스템의 특징을 제안한다.
시계열 공정 데이터의 조건 분석 알고리즘 설계 및 컨테이너 적용
홍영복(YoungBok Hong),심별희(ByeolHee Sim),방은진(EunJin Bang),김창우(ChangWoo Kim),최효섭(HyoSeop Choi),강정훈(JeongHoon Kang) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 스마트 팩토리 공정 및 설비에서 발생하는 빅데이터를 기반으로 생산 효율을 높이기 위한 데이터 분석, 의사결정을 지원할 수 있는 소프트웨어 플랫폼 설계 방법을 제안한다. 공정 효율은 작업 속도 및 장비의 가동율에 영향을 받기 때문에 장비와 설비의 생산 성능을 지속적으로 모니터링 하여, 기준값 이상으로 유지할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 설비 운영 데이터를 수집하고, 관리를 실시간으로 처리하기 위해 클라우드 기반 데이터베이스 시스템 구조를 제안하였다. 데이터 분석의 정확도를 향상하기 위해 도커 컴포즈를 활용하여 빅데이터 파일시스템, 데이터 수집관리, 데이터베이스 및 서비스 운영관리 컨테이너로 구성하여 시험 공장에 적용하였으며, 공정조건에 대한 조건 분석에 적용하여 실시간 처리 기능을 검증하였다.