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최근 이슈가 되고있는 스마트 팩토리는 하둡과 같은 전수수집 분석의 구조
인 하둡과 같은 시스템을 사용하여 실시간 빅데이터 처리엔 부적합하다. 신규
설비 및 기존의 설비 또한 스마트 팩토리로의 전환이 증가하고 있는 추세이
다. 따라서 데이터 처리 필요량의 증가로 CEP기반의 실시간 분석시스템의 개
발이 필요하다. 이러한 스마트 팩토리 시스템에서, 기존의 오류처리는 오차의
범위데이터에만 집중되어있다. 하지만 오류의 종류에는 다양한 종류가 있는데,
비정상적인 데이터 패턴 또한 오류이다. 오류의 정확한 탐지 및 처리 또한 생
산의 효율에 직결되는 중요한 부분이다. 본 논문에서는 실시간 빅데이터 처리
기술인 CEP(Complex Event Processing)기반의 실시간 분석시스템을 개발하
여 스마트 팩토리의 실시간 빅데이터 처리를 하였다. ...

최근 이슈가 되고있는 스마트 팩토리는 하둡과 같은 전수수집 분석의 구조
인 하둡과 같은 시스템을 사용하여 실시간 빅데이터 처리엔 부적합하다. 신규
설비 및 기존의 설비 또한 스마트 팩토리로의 전환이 증가하고 있는 추세이
다. 따라서 데이터 처리 필요량의 증가로 CEP기반의 실시간 분석시스템의 개
발이 필요하다. 이러한 스마트 팩토리 시스템에서, 기존의 오류처리는 오차의
범위데이터에만 집중되어있다. 하지만 오류의 종류에는 다양한 종류가 있는데,
비정상적인 데이터 패턴 또한 오류이다. 오류의 정확한 탐지 및 처리 또한 생
산의 효율에 직결되는 중요한 부분이다. 본 논문에서는 실시간 빅데이터 처리
기술인 CEP(Complex Event Processing)기반의 실시간 분석시스템을 개발하
여 스마트 팩토리의 실시간 빅데이터 처리를 하였다. LSM(Least Square
Method)를 사용하여 시계열 데이터 관리를 통한 비정상적인 데이터 탐지를
한다. 냉장 냉동창고를 가정한 온도 데이터를 적용하여 윈도우 크기별, 윈도우
의 속도별 비교를 하여 비정상적인 데이터의 탐지효과를 입증하여 오류탐지를
향상하였다.

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