스마트 팩토리를 위한 센서 데이터 분석과 제품 불량 개선 연구

황세웅 ( Sewong Hwang ) , 김종혁 ( Jonghyuk Kim ) , 황보현우 ( Hyunwoo Hwangbo )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제1호, 95~103페이지(총9페이지)

ICT 기술의 발전에 따라 제조 산업은 공정 상에서 생성되는 제조 데이터를 분석하여 효율을 높이고자 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 공장의 일환으로 의사결정나무 알고리즘(CHAID)을 이용한 데이터 마이닝 기반 제조공정을 제안한다. 약 5개월간 수집된 실제 제조 공정의 432개 센서 데이터를 활용하여 불량률이 낮은 안정적인 공정 기간과 불량률이 높은 불안정한 공정 기간 간에 유의미한 차이를 보이는 변수를 찾아냈다. 선정된 최종 변수가 불량률 개선에 실제로 효과가 있는지를 측정하기 위해 해당 변수의 안정 값 범위를 설정하여 14일 간 공정에서 해당 센서가 안정 값의 범위를 벗어나지 않도록 공정 설정 값을 조절했고, 불량률 개선의 효과를 측정하였다. 이를 통해 제조 산업에서 생성되는 공정 센서 데이터를 활용 및 분석하여 불량률을 개...

TAG 스마트 팩토리, 인더스트리 4.0, 센서, 예지 정비, 의사결정나무, Smart Factory, Industry 4.0, Sensor, Predictive Maintenance, Decision Tree

ITS 빅데이터를 활용한 도시 교통네트워크 구조분석

김용연 ( Yong Yeon Kim ) , 이경희 ( Kyung-hee Lee ) , 조완섭 ( Wan-sup Cho )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2017] 제2권 제2호, 1~7페이지(총7페이지)

ITS(Intelligent Transport Systems)는 시민들의 교통이용 안전과 편의를 도모하고 교통 시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해 대도시를 중심으로 도입되었다. 우리나라의 경우 ITS가 전국적으로 확대되면서 도로소통상황, 교통량, 대중교통운영현황 및 관리상황, 대중교통이용현황 등 다양한 교통정보가 생성되고 있다. 본 논문에서는 ITS에서 수집되는 데이터 중 하나인 DSRC(Dedicated Short Range Communications)빅데이터를 활용하여 도시 교통구조를 네트워크 분석 기법을 통해 규명한다. 이를 통해 도심에서의 복잡한 교통현상을 단순화시키고, 차량 흐름에 따른 도시 교통의 구조적 특징을 도출한다. 분석 결과는 도시의 교통을 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 도와주고, 향후에 도시교통의 혼잡 해소...

TAG 빅데이터, 교통빅데이터, 네트워크 분석, 시각화, Bigdata, Traffic big data, Network analysis, Visualization

글로벌 AI 플랫폼 솔루션 서비스와 발전 방향

이강윤 ( Kang-yoon Lee ) , 김혜림 ( Hye-rim Kim ) , 김진수 ( Jin-soo Kim )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2017] 제2권 제2호, 9~16페이지(총8페이지)

클라우드 서비스에 기반한 글로벌 플랫폼 솔루션 기업은 인공지능과 빅데이터 서비스를 킬러앱으로 발전시키며 기업의 산업 솔루션을 제공하며 이것은 기업의 비즈니스 밸류 체인에 큰 변화를 가져오게 할 것이다. 제조 생산의 최적화에서 디자인과 마케팅, 유통 등이 중요해 지고 SCM와 고객 데이터가 수평적으로 연결되어 관리가 필요해지면서 기업의 모든 데이터도 하나의 플랫폼을 중심으로 데이터에 기반한 통합을 이루어 기업 의사 결정 모델을 구현하는 방향으로 발전하게 된다. 이러한 변화는 기업의 소셜, 모발 솔루션과 통합되는 디지털 혁신을 리드하고 있다. 또한 기업은 다른 기술 경쟁력을 가진 기업의 기술, 플랫폼 솔루션과 Ecosystem 비즈니스 파트너로 융합하여 새로운 비즈니스 모델을 만들고 산업과 지역의 경계를 넘어 새로운 에코시스템 마켓플레이스를 만들고 있다.

TAG 인공지능, 플랫폼, API경제, 에코시스템, 클라우드, 디지털 혁신, Artificial Inteligence, Platform, API Economy Ecosystem, Cloud, Digital Transformation

공공데이터 기반 고용보험 가입 예측 모델 개발 연구

조민수 ( Minsu Cho ) , 김도현 ( Dohyeon Kim ) , 송민석 ( Minseok Song ) , 김광용 ( Kwangyong Kim ) , 정충식 ( Chungsik Jeong ) , 김기대 ( Kidae Kim )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2017] 제2권 제2호, 17~31페이지(총15페이지)

빅데이터의 중요성이 증가함에 따라 공공기관에서는 다양한 빅데이터 관련 인프라를 제공하고 있으며, 그 중 하나가 공공데이터이다. 공공데이터 기반의 다양한 활용 사례가 공유되고 있으며, 공공기관에서도 데이터 기반의 모델을 통해 공공의 문제를 해결하려는 움직임을 보이고 있다. 대표적으로 사회 보험 중하나인 고용보험 케이스가 있다. 고용보험은 근로자의 권익 보호를 위해 근로자를 고용한 모든 사업주가 필수적으로 가입하여야 하는 보험이지만 가입누락의 경우가 많다. 가입누락을 막기 위한 데이터 기반의 접근이 필요하지만, 분산된 형태의 공공데이터, 수집 시기의 차이로 인해 데이터 통합이 어렵고, 체계적인 방법론이 부재한 상황이다. 본 논문에서는 공공데이터를 기반의 고용보험 가입 예측을 위한 모델 도출방법론을 제시하고자 한다. 본 방법론은 데이터 수집, 데이터 통합 및 전...

TAG 공공데이터, 빅데이터, 고용보험, 데이터 마이닝, 프로세스 마이닝, Public Data, Big Data, Unemployment Insurance System, Data Mining, Process Mining

데이터 분석 기법을 활용한 서비스 부품의 저장 위치 선정 방안 수립 연구

손진호 ( Jin-ho Son ) , 신광섭 ( Kwangsup Shin )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2017] 제2권 제2호, 33~46페이지(총14페이지)

서비스 부품은 일반적인 완성품에 비해 종류의 다양성, 수요의 불명확성, 빠른 대응에 대한 높은 요구 등과 같이 체계적 관리의 어려움을 유발하는 속성을 가지고 있다. 특히, 서비스 부품의 입고 주기는 길지만 출고주기는 상대적으로 낮은 편이어서, 서비스 부품 저장 창고의 경우 전체 작업 중 오더 피킹이 가장 중요한 작업으로 인식되고 있다. 그러나 출고 수요에 대한 주기, 빈도, 출고량은 부품이 가지는 고유한 특징에 따라 달라지기 때문에 일관된 보관위치 결정 기준을 활용할 경우 물류 센터 내 작업 효율성을 높이는 데 한계가 존재할 수밖에 없다. 본 연구에서는 서비스 부품이 가지는 다양한 특성 데이터를 바탕으로 부품의 유형을 구분하고, 각 유형별 수요예측 모형을 개발하여 입출고를 위한 저장과 오더 피킹의 전체 거리를 최소화하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 ...

TAG 서비스 부품, 오더 피킹, 수요예측, 보관위치, 과학기술, Service Parts, Order Picking, Forecasting Storage Location

메타분석을 활용한 통합기술수용모형의 개선 연구: KCI 등재 논문 분석을 중심으로

황정선 ( Jeong-seon Hwang ) , 이홍주 ( Hong Joo Lee )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2017] 제2권 제2호, 47~56페이지(총10페이지)

통합기술수용모형(UTAUT)은 기술수용모형(TAM, Technology Acceptance Model)의 한계점을 개선하기 위해 8가지의 기존 이론을 종합하여 제시된 것으로, 최근 신기술의 수용 및 확산과 관련된 다양한 분야에서 활용되어지고 있다. 본 연구는 메타분석을 통하여 UTAUT를 이용한 연구의 주요요인에 대해 분석과 연구모형의 일관성에 대한 검증을 하였다. 이를 통해 주요요인의 관계와 추가적 요인에 대한 결과를 제시하고 해석하였다. 아울러 선행연구와의 비교분석을 통해 차이점과 시사점을 제시하였다. 메타분석 결과, 추가적 요인으로 만족감, 쾌락동기, 태도, 지각된 즐거움이 중요한 것으로 분석되었으며, 이 결과를 바탕으로 확장된 UTAUT 모형을 제시하였다. 또한, 국내 연구의 경우 행동의도를 높이는 활동이 실제 행...

TAG 통합기술수용모형, 메타분석, 만족감, 쾌락동기, 태도, 지각된 즐거움, UTAUT, Meta-Analysis, Satisfaction, Hedonic-Motivation, Attitude, Perceived Enjoyment

프로모션 효과에 영향을 미치는 요인: 프랜차이즈 외식 산업의 SNS 버즈 분석을 중심으로

정민서 ( Min-seo Jeong ) , 이철진 ( Cheol-jin Lee ) , 윤지희 ( Ji-hee Yoon ) , 정윤혁 ( Yoonhyuk Jung )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2017] 제2권 제2호, 57~66페이지(총10페이지)

프랜차이즈 경쟁의 심화에 따라 기업은 프로모션에 상당한 재원을 투자하고 있으며, 이에 프로모션의 효과측정의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 프랜차이즈 외식 산업에서 이러한 프로모션의 효과를 조사하기 위해 대표적 소셜 네트워크 서비스인 트위터 데이터를 경험적으로 분석하였다. 먼저 프로모션의 간격과 기간, 그리고 계절이 프로모션의 효과에 영향을 미치는 요인임을 통계적으로 입증했고, 나아가 각 요인별로 프로모션의 효과에 영향을 미치는 배경을 파악하여 외식 산업 내 기업의 업종에 따른 프로모션 전략을 제안하였다.

TAG 프로모션, 소셜데이터 분석, 경영 전략, 마케팅 전략, 외식 산업, Promotion, SNS Analysis, Strategic Management, Marketing Strategy, Food Service Industry

의료기관 빅데이터 품질관리의 필요성과 사례 분석

최혜린 ( Hye Rin Choi ) , 이승원 ( Seung Won Lee ) , 김영아 ( Youngah Kim ) , 이종호 ( Jong Ho Lee ) , 고홍 ( Hong Koh ) , 김현창 ( Hyeon Chang Kim )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2017] 제2권 제2호, 67~74페이지(총8페이지)

빅데이터의 활용은 사회 전 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 보건의료분야에서는 국민의 생명과 건강을 다루기 때문에 빅데이터의 역할이 더욱 중요하다. 하지만 의료 빅데이터의 품질관리에 대한 관심과 인식은 현저히 떨어지는 실정이다. 저 품질 의료 빅데이터는 국가적 손실과 국민의 건강 저해를 야기시키므로 의료 빅데이터의 품질관리가 필요하다. 이에 국내외 의료 빅데이터 품질관리 사례 및 가이드라인에 대하여 문헌 조사하여 국내 의료 빅데이터 품질관리에 대한 방향성을 제시하고자 한다. 또한, 국내 한 대형 의료기관의 의료 빅데이터 품질관리 사례로 Y의료원의 ‘빅데이터 품질관리 TFT’ 활동과 데이터 관련 업무종사자 대상설문조사 결과를 소개하고자 한다.

TAG 의료, 빅데이터, 품질관리, Medicine, Bigdata, Quality Control

머신러닝을 이용한 빅데이터 품질진단 자동화에 관한 연구

이진형 ( Jin-hyoung Lee )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2017] 제2권 제2호, 75~86페이지(총12페이지)

본 연구에서는 빅데이터의 품질을 진단하는 방법을 자동화하는 방법을 제안하고 있다. 빅데이터의 품질진단을 자동화해야 하는 이유는 4차 산업혁명이 이슈화 되면서 과거보다 더 많은 볼륨의 데이터를 발생시키고 이 데이터들을 활용 하려는 요구가 증가하기 때문이다. 데이터는 급증하지만 데이터의 품질을 진단하기 위해 많은 시간이 소비된다면 데이터를 활용하기 위해 많은 시간이 걸리거나 데이터의 품질이 낮아질 수 있다. 그러면 이러한 낮은 품질의 데이터로부터 의사결정이나 예측을 한다면 그 결과 또한 잘못된 방향을 제시할 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 데이터를 신속하게 진단하고 개선할 수 있는 머신러닝 이용한 빅데이터 품질 향상을 위한 진단을 자동화 할 수 있는 모델을 개발하였다. 머신러닝을 이용하여 도메인 분류 작업을 자동화하여 도메인 분류 작업 시 발생할 수 있...

TAG 빅데이터, 데이터 품질, 머신러닝, 도메인, 데이터전처리, Big Data, Data Quality, Machine Learning, Domain, Data Preprocessing

빅데이터 품질 확장을 위한 서비스 품질 연구

박주석 ( Jooseok Park ) , 김승현 ( Seunghyun Kim ) , 류호철 ( Hocheol Ryu ) , 이준기 ( Zoonky Lee ) , 이장호 ( Jangho Lee ) , 이준용 ( Junyong Lee )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2017] 제2권 제2호, 87~93페이지(총7페이지)

데이터 품질에 대한 연구는 오랜 기간 동안 수행되어 왔다. 하지만 이러한 데이터 품질관리 연구는 구조적 데이터를 대상으로 하였다. 최근에 디지털혁명 또는 4차산업혁명이 일어나면서 빅데이터에 대한 품질관리가 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 기존 논문을 분석하여 빅데이터 품질 유형을 분류하고 비교 분석하였다. 요약하면, 빅데이터 품질 유형은 빅데이터 값, 빅데이터 구조, 빅데이터 품질 프로세스, 빅데이터 가치사슬단계, 빅데이터 모형 성숙도 등으로 분류할 수 있다. 이러한 비교 연구를 바탕으로 본 논문에서는 새로운 기준을 제시하고자 한다.

TAG 빅데이터, 품질, 품질 값, 품질 프로세스, 가치사슬, 성숙도모형, 서비스 품질, Big Data, Quality, Maturity Model, Service Quality

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