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연합인증

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머신러닝 기반 군 전력장비 수리부속/정비수요 예측시스템 기술 개발
Machine learning based military power equipment repair parts and maintenance demand prediction system technology development 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 (주)위세아이텍
연구책임자 김종현
참여연구자 박상우 , 구영현 , 지호준 , 권경용
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-02
과제시작연도 2017
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100007336
과제고유번호 1711102905
사업명 ICT융합산업원천기술개발(R&D)
DB 구축일자 2021-07-24
키워드 예지정비.머신러닝.빅데이터 플랫폼.정비 수요예측.수리부속 수요예측.Predictive Maintenance.Machine Learning.Big Data Platform.Maintenance Demand Forecasting.Repair Parts Demand Forecasting.

초록 ▼

o 군 빅데이터 통합
- 군 전력장비 정비·운용이력 데이터 처리
- 데이터의 정제정형 및 통합 모델링
o 정비수요예측 모듈 개발
- 군 전력장비의 정비 발생 여부를 예측
o 수리부속수요예측 모듈 개발
- 군 전력장비 수리부속의 수요 예측
o 예지정비분석서버(PMAS) 플랫폼
- 빅데이터 통합, 예측 모듈, 시각화를 활용할 수 있는 서버
o 선제적 대응
- 예측 결과 시각화를 통한 사용자 편의성 및 의사결정 지원
- 시스템 현장도입으로 실데이터를 통한 검증 실시

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제 출 문 ... 2
  • 보고서 요약서 ... 3
  • 요약문 ... 5
  • 목차 ... 7
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 8
  • 1-1. 연구개발 목적 ... 8
  • 1-2. 연구개발의 필요성 ... 10
  • 1-3. 연구개발 범위 ... 13
  • 2. 연구수행내용 및 성과 ... 16
  • 2-1. 연구 개요 ... 16
  • 2-2. 1차년도 연구수행 및 성과 ... 20
  • 2-3. 2차년도 연구수행 및 성과 ... 54
  • 2-4. 3차년도 연구수행 및 성과 ... 150
  • 2-5. 4차년도 연구수행 및 성과 ... 238
  • 2-4. 연구개발성과 및 평가 방법 ... 303
  • 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 308
  • 3-1. 목표 및 달성여부 ... 308
  • 3-2. 목표의 세부 성과 달성 현황 ... 310
  • 3-3. 목표 미달성 시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성 등) ... 323
  • 4. 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 324
  • 4-1. 향후 5년간 성과활용·확산 활용방안 및 계획(활동계획) ... 324
  • 4-2. 주요 성과활용 (기대)성과목표 ... 330
  • 붙임 1. 사업화대상기술별 기술명세서 ... 332
  • 붙임 2. 참고문헌 ... 343
  • 붙임 3. 자체 보안관리 진단표 ... 344
  • 붙임 4. 성과물 상세 ... 345
  • 끝페이지 ... 430

참고문헌 (25)

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