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Abstract 선박의 설계부터 건조, 운용의 과정에서 많은 양의 다양한 데이터들이 생성되고 저장된다. 따라서 조선 분야에서는 이러한 많은 양의 데이터로부터 의미 있는 결과를 도출하여 의사결정에 활용하기 위한 움직임이 활발히 진행되고 있다. 이렇게 많은 양의 데이터를 처리하기 위해서는 빅데이터 기술이 필요하다. 조선소에서 생성되는 데이터 중 해양구조물의 배관과 관련된 데이터는 그 크기와 종류가 다양하다. 해양구조물을 건조하는 과정에는 배관과 관련된 많은 수의 자재와 부품들을 조달하는 과정이 포함된다. 이러한 과정에서 구매 시 설계에서 전달한 자재 리스트 외에 재고, 프로젝트 일정, 자재별 소요량 및 소요 시점 등과 같은 정보가 함께 전달되지 않는 경우 정보의 검색을 위해서 추가적인 시수가 들어가는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 여러 개의 해양구조물의 특성과 공정 시점별 배관 자재 소요량에 대한 분석을 통해 예측 모델을 생성하고 다음 프로젝트의 자재 소요량을 예측할 수 있도록 하였다. 예측 모델은 빅데이터 기술 기반의 회귀 분석을 통해 생성하였다. 본 연구에서 제시한 모델을 실제 사례와 비교하여 검증하였으며, 그 결과 높은 정확도로 자재 소요량을 예측할 수 있어 이를 통해 실제 조달 과정에서의 사용성을 확인하였다.
Publication Date 2019-01-25

박성우, 오민재, 노명일, "해양 구조물 배관 자재 소요량의 빅데이터 분석", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 319, 2019.01.23-26.


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