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문제 정의
- 본 논문에서는 조선소에 적용할 수 있는 빅데이터 어플리케이션의 하나로, 빅데이터 분석을 이용한 해양 구조물 배관 자재의 소요량 예측 방법을 제시한다. 우선 빅데이터 분석을 위하여 조선소에서 사용할 수 있는 기본적인 빅데이터 프레임워크를 제시 하였다.
- 마지막으로 Lee (2017)는 선박의 건조 단계에 따른 빅데이터 기술을 적용할수 있는 참조 모델(reference model)에 대하여 연구하였다. 특히 Lee (2017)는 빅데이터 기술을 적용할 수 있는 참조 모델 중에 하나로 자재량 예측을 제시하였는데, 본 논문에서는 이와 관련하여, 실제 해양 구조물의 배관 자재 데이터로부터 정확한 자재 소요량 분석을 위한 빅데이터 기반의 방법론을 제시하고자 한다.
- 특히 물량을 산출하고 물량이 입고되어야 하는 적정 시점을 예측하는 중요한 부분이 배관 설계에서 이루어진다. 본 연구에서는 빅데이터 분석을 이용한 배관 자재의 소요량 예측을 위하여, 조선소에서 일반적으로 적용하고 있는 배관 자재 구매 및 사용과 관련한 프로세스를 분석하였다.
- 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 빅데이터 기반의 분석 방법을 통하여 기존의 배관 자재 소요를 분석 하고, 설계자가 정확한 자재 소요 계획 및 구매를 진행할 수 있도록 하는 방법을 제시한다. 조선소에서 보유하고 있는 실적 프로 젝트의 모든 자재와, 각 자재별 구매 계획을 고려하면, 그 데이터의 양이 방대하며, 종류가 다양하다고 할 수 있다.
- 조선소에서 보유하고 있는 실적 프로 젝트의 모든 자재와, 각 자재별 구매 계획을 고려하면, 그 데이터의 양이 방대하며, 종류가 다양하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 배관 자재 소요 데이터를 빅데이터로 정의하였다. 이와 관련하여 관련 연구 현황에서 언급한 바와 같이, Lee (2017)는 빅데이터 기술을 적용할 수 있는 참조 모델 중에 하나로 자재량 예측을 제시하였다.
- 본 연구에서 선형 회귀 분석을 통해 얻어진 자재 소요량 추정 식에 실적 데이터를 대입해 비교해 봄으로써 얻어진 추정식의 정확도를 확인해보았다. Table 8은 3개의 실적 프로젝트에서 얻은 추정식의 독립 변수를 정리한 것이다.
- 본 연구에서는 빅데이터 기술을 이용한 조선해양 산업에의 응용 어플리케이션으로 해양 구조물 배관 자재의 소요량을 예측하는 방법을 제안하였다. 각 자재별로 공정 진행률에 따른 소요량을 회귀 분석식을 이용하여 나타냈으며, 이 식을 이용하여 새로운 해양 구조물 프로젝트에 사용될 배관 자재의 양과 그 시점을 예측할 수 있다.
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