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저자정보
황승연 (한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과) 신동진 (한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과) 곽광진 (한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과) 김정준 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과) 박정민 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제19권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
219 - 227 (9page)

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제조업의 생산 방법은 노동집약적인 방법에서 제조설비 중심의 기술집약적인 방법으로 변경되어가고 있다. 사람의 노동력을 제조설비가 대체하게 되면서 제조설비의 모니터링과 관리의 중요성이 강조되고 있다. 또한, 최근 빅데이터 기술은 한정된 데이터에서 새로운 가치를 찾아내는 중요한 기술로 등장하였다. 따라서 제조업의 변화는 기존 제조 공장에 사물인터넷(IoT), 정보통신기술, 센서 데이터, 빅데이터를 융합한 스마트팩토리의 필요성을 증대시켰다. 본 논문에서는 제조설비 데이터를 몽고DB에 실시간으로 분산 저장 및 처리하는 기술과 R 프로그래밍을 사용한 시각화를 통해 기존 국내 제조업 공장이 빅데이터 기반의 스마트팩토리가 되기 위한 전략을 제시하고자 한다.
#Smart Factory #Big Data #IoT #MongoDB #R

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고동범 / 2018 / 제조설비 데이터 수집 표준을 이용한설비 데이터 시각화에 대한 연구 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 18(3):159~166 dbpia Gil-Ha Park / 2017 / A Trends of Big Data Processing for Digital Healthcare / The Journal of Korea Creative content Association 15(1):35~37 dbpia Chang-Won Ahn / 2012 / Big Data Technologies and Main Issues / The Journal of Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers 30(6):10~17 dbpia Yong-Hyun Kim / 2014 / Dynamic Big Data Analytics System Architecture on Hadoop and MongoDB / Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences :128~129 dbpia Hyun-Joo Kim / 2014 / Web Service Data Processing Using Database Mongo / The Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society :233~236 dbpia

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