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스마트팩토리를 위한 빅데이터 기반 실시간 제조설비 데이터 처리
Real-time Processing of Manufacturing Facility Data based on Big Data for Smart-Factory 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.19 no.5, 2019년, pp.219 - 227  

황승연 (한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과) ,  신동진 (한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과) ,  곽광진 (한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과) ,  김정준 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과) ,  박정민 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과)

초록
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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.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Manufacturing methods have been changed from labor-intensive methods to technological intensive methods centered on manufacturing facilities. As manufacturing facilities replace human labour, the importance of monitoring and managing manufacturing facilities is emphasized. In addition, Big Data tech...

주제어

#Smart Factory   #Big Data   #IoT   #MongoDB   #R  

표/그림 (16)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 스마트팩토리를 위한 빅데이터 기반 실시간 제조설비 데이터 처리 및 분석에 관한 연구를 하였다. 제조 기술의 발달로 제조업 패러다임이 노동집약적에서 기술집약적으로 변화하고 있으며 이에 따른 제조설비의 분석/관리의 필요성이 증대되었다.
  • 본 논문은 제조설비에서 실시간으로 발생하는 데이터들을 수집 및 저장하고 실시간으로 데이터를 처리 및 분석하여 시각화하는 것을 목표로 한다. 그림 1은 전체 시스템 개념도이며, 실시간으로 제조설비 데이터를 수집하여 분산 저장 및 처리하는 프로세스와 실시간 설비 데이터를 분석 및 시각화하는 프로세스를 포함한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
빅데이터는 무엇인가? 빅데이터란 기존 데이터베이스가 다루는 정형 데이터뿐만 아니라 xml, html 문서와 같은 반정형 데이터와 음성, 이미지, 동영상과 같은 멀티미디어 데이터인 비정형 데이터를 관리하고, 이러한 데이터로부터 가치를 창출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 빅데이터의 특징으로는 데이터의 양(Volume), 데이터의 종류(Variety), 데이터의 속도(Velocity)를 갖는다[2].
중소기업에서 스마트팩토리 도입 시 비용적인 측면을 해결할 수 있는 방안은 무엇인가? 또한, 스마트팩토리는 대기업 위주로 진행 중이며 영세 중소기업의 경우 비용적인 측면으로 도입이 힘든 상태이다. 저비용․고가용성의 특징을 갖는 빅데이터를 도입하여 기업 간 격차를 완화할 수 있다.
MongoDB의 장점은 무엇인가? 10gen에서 개발한 대표적인 NoSQL(Not Only SQL)로MongoDB는 BSON 형식으로 데이터를 관리하는 문서기반 데이터 저장소로써 RDBMS의 확장성 문제를 해결할 수 있으며, SQL 서버 대신 로그 포맷 저장 방식의 제약이 적고 대용량 데이터를 다루기 적합하다. MongoDB는 입출력 성능이 우수하며 비정형 데이터뿐만 아니라 다양한 데이터를 수용할 수 있다[4]. 문서지향 데이터베이스인 MongoDB는 기존 RDBMS의 행 개념 대신 문서를 사용한다는 의미로 최근 빅데이터 처리에 사용되는 유연한 데이터 처리 모델이다.
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참고문헌 (10)

  1. Dong-Beom Ko, Jeong-Min Park, "A Study on the Visualization of Facility Data Using Manufacturing Data Collection Standard", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 18, No. 3, pp. 159-166, Jun 2018. DOI: https://doi.org/10.7236/JIBC.2018.18.3.159 

  2. Gil-Ha Park, "A Trends of Big Data Processing for Digital Healthcare", The Journal of Korea Creative content Association, Vol. 15, No. 1, pp. 35-37, March 2017. 

  3. Chang-Won Ahn, Seung-Ku Hwang, "Big Data Technologies and Main Issues", The Journal of Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, Vol. 30, No. 6, pp. 10-17, February 2012. 

  4. Yong-Hyun Kim, Eui-Nam Huh, "Dynamic Big Data Analytics System Architecture on Hadoop and MongoDB", Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, pp. 128-129, January 2014. 

  5. Hyun-Joo Kim, "Web Service Data Processing Using Database Mongo", The Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, pp. 233-236, November 2014. 

  6. Jong-Ki Lee, "A Case Study on Practical Accounting Processing of Big Data Using R Programming", Korean Computers and Accounting Review, Vol. 23, No. 1, pp. 1-22, June 2015. 

  7. Dong-Jo Noh, Tae-Ik Son, "A Study on the Internet of Things Services in University Libraries focused on S University Library", The Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science, Vol. 27, No. 4, pp. 301-320, December 2016. 

    원문보기 상세보기 crossref

  8. Cheol-Su Lim, "IoT Service Application Cases Analysis and Industrial Promotion Issues", The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing, Vol. 11, No. 6, pp. 41-50, 2015. 

  9. In-Hwan Jung, "A Real Time Location Based IoT Messaging System using MQTT", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 18, No. 4, pp. 27-36, August 2018. DOI: https://doi.org/10.7236/JIIBC.2018.18.4.27 

    원문보기 상세보기 crossref

  10. Jeong-il Yim, Yong-Woon Kim, "Functional Model for Smart Factory", Proceedings of Symposium of the Korean Institute of Communications and Information Sciences, pp. 208-209, June 2015. 

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