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      제조 빅데이터 시스템을 위한 효과적인 시각화 기법 = Effective visualization methods for a manufacturing big data system

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      https://www.riss.kr/link?id=A104653026

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Manufacturing big data systems have supported decision making that can improve preemptive manufacturing activities through collection, storage, management, and predictive analysis of related 4M data in pre-manufacturing processes. Effective visualization of data is crucial for efficient management and operation of data in these systems.
      This paper presents visualization techniques that can be used to effectively show data collection, analysis, and prediction results in the manufacturing big data systems.
      Through the visualization technique presented in this paper, we have confirmed that it was not only easy to identify the problems that occurred at the manufacturing site, but also it was very useful to reply to these problems.
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      Manufacturing big data systems have supported decision making that can improve preemptive manufacturing activities through collection, storage, management, and predictive analysis of related 4M data in pre-manufacturing processes. Effective visualizat...

      Manufacturing big data systems have supported decision making that can improve preemptive manufacturing activities through collection, storage, management, and predictive analysis of related 4M data in pre-manufacturing processes. Effective visualization of data is crucial for efficient management and operation of data in these systems.
      This paper presents visualization techniques that can be used to effectively show data collection, analysis, and prediction results in the manufacturing big data systems.
      Through the visualization technique presented in this paper, we have confirmed that it was not only easy to identify the problems that occurred at the manufacturing site, but also it was very useful to reply to these problems.

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      국문 초록 (Abstract)

      제조 빅데이터 시스템은 제조 전 공정에서 관련된 4M 데이터의 수집, 저장, 관리, 예측적 분석을 통해 선제적 제조 활동 개선지 가능한 의사결정을 지원하고 있다. 이러한 시스템에서 데이터의 효율적인 관리와 운영을 위해 데이터를 효과적으로 시각화다는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 제조 빅데이터 시스템에서 데이터 수집, 분석 및 예측 결과를 효과적으로 보여 주기 위해 사용가능한 시각화 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 시각화 기법을 통해 제조 현장에서 발생하는 문제를 보다 손쉽게 파악할 수 있었을 뿐만 아니라 이들 문제를 효과적으로 대응할 수 있어 매우 유용하게 사용 될 수 있음을 확인하였다.
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      제조 빅데이터 시스템은 제조 전 공정에서 관련된 4M 데이터의 수집, 저장, 관리, 예측적 분석을 통해 선제적 제조 활동 개선지 가능한 의사결정을 지원하고 있다. 이러한 시스템에서 데이터...

      제조 빅데이터 시스템은 제조 전 공정에서 관련된 4M 데이터의 수집, 저장, 관리, 예측적 분석을 통해 선제적 제조 활동 개선지 가능한 의사결정을 지원하고 있다. 이러한 시스템에서 데이터의 효율적인 관리와 운영을 위해 데이터를 효과적으로 시각화다는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 제조 빅데이터 시스템에서 데이터 수집, 분석 및 예측 결과를 효과적으로 보여 주기 위해 사용가능한 시각화 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 시각화 기법을 통해 제조 현장에서 발생하는 문제를 보다 손쉽게 파악할 수 있었을 뿐만 아니라 이들 문제를 효과적으로 대응할 수 있어 매우 유용하게 사용 될 수 있음을 확인하였다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 연한별, "청소년 신체 성장 예측 모델의 성능 향상을 위한 시각적 분석 방법" (사)한국컴퓨터그래픽스학회 23 (23): 21-30, 2017

      2 정병호, "빅데이터 통합모형 비교분석" 한국데이터정보과학회 28 (28): 755-768, 2017

      3 신지은, "빅데이터 K-평균 클러스터링을 위한 RHadoop 플랫폼" 한국데이터정보과학회 27 (27): 609-619, 2016

      4 "Wind map"

      5 Maaten, L., "Visualizing data using t-SNE3" 9 : 2579-2605, 2008

      6 Bao, F., "Visual framework for big data in d3.js" 44-50, 2014

      7 Choi, S., "Virutal reality applications in manufacturing industries: past research, present findings, and future directions" 23 : 40-63, 2015

      8 Zhong, Y., "Virtual factory for manufacturing process visualization" 12 : 1-22, 2008

      9 The R project for statistical computing, "The R foundation"

      10 W3C SVG WG, "Scalable vector graphics"

      1 연한별, "청소년 신체 성장 예측 모델의 성능 향상을 위한 시각적 분석 방법" (사)한국컴퓨터그래픽스학회 23 (23): 21-30, 2017

      2 정병호, "빅데이터 통합모형 비교분석" 한국데이터정보과학회 28 (28): 755-768, 2017

      3 신지은, "빅데이터 K-평균 클러스터링을 위한 RHadoop 플랫폼" 한국데이터정보과학회 27 (27): 609-619, 2016

      4 "Wind map"

      5 Maaten, L., "Visualizing data using t-SNE3" 9 : 2579-2605, 2008

      6 Bao, F., "Visual framework for big data in d3.js" 44-50, 2014

      7 Choi, S., "Virutal reality applications in manufacturing industries: past research, present findings, and future directions" 23 : 40-63, 2015

      8 Zhong, Y., "Virtual factory for manufacturing process visualization" 12 : 1-22, 2008

      9 The R project for statistical computing, "The R foundation"

      10 W3C SVG WG, "Scalable vector graphics"

      11 Lee, J., "Recent advances and trends in predictive manufacturing system in a big data environment" 1 : 38-41, 2013

      12 신지은, "RHadoop을 이용한 빅데이터 분산처리 시스템" 한국데이터정보과학회 26 (26): 1155-1166, 2015

      13 Harrington, P., "Machine learning in action" Amazon 2011

      14 Chankhihort, D., "Integrative visualization of resources abnormal analysis results" 3 : 196-200, 2016

      15 Chankhihort, D., "Integrative manufacturing data visualization using calendar view map" 114-116, 2016

      16 Chi, S. Y., "Development of predictive manufacturing system using data analysis of 4M data in small and medium enterprises"

      17 Weka 3, "Data mining software in java" University of Waikato

      18 Mike bostock, "D3js: Data-driven documents"

      19 OCED, "Better life index"

      20 Wells, L. J., "A framework for variation visualization and understanding in complex manufacturing systems" 23 : 2025-2036, 2012

      21 Lee, J., "A cyber-physical systems architecture for Industry 4. 0?based manufacturing systems" 3 : 18-23, 2015

      22 DOUNG CHANKHIHORT, "A Visualization Scheme with a Calendar Heat Map for Abnormal Pattern Analysis in the Manufacturing Process" 한국콘텐츠학회 13 (13): 21-28, 2017

      23 최성수, "A Decision Tree Approach for Identifying Defective Products in the Manufacturing Process" 한국콘텐츠학회 13 (13): 57-65, 2017

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      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
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      2005-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2003-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.18 1.18 1.07
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.01 0.91 0.911 0.35
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