박성우, 노명일, 오민재, "빅데이터 기반 선박 및 해양 구조물의 데이터 마이닝 방법" 2018년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 211-212, 18.11.8-9
Domestic Conference
2018.11.21 11:13
박성우, 노명일, 오민재, "빅데이터 기반 선박 및 해양 구조물의 데이터 마이닝 방법", 2018년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 211-212, 2018.11.8-9
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| Abstract | 선박 및 해양 구조물의 설계와 건조를 위해서는 다양하고 많은 자재가 사용된다. 배관 설계를 예로 들면, 주어진 노즐 (nozzle)을 연결해주기 위해서 배관은 물론이고, 연결에 필요한 플랜지 (flange)나 경로 수정을 위한 엘보우 (elbow)까지 다양한 자재가 필요하다. 설계자는 각 자재의 위치를 정하고, 서로 연결해줌으로써 배관 설계를 진행하게 되고, 구매자는 설계자가 완료한 설계를 바탕으로 구매 자재의 목록을 작성하여 구매에 이용하게 된다. 본 연구에서는 선박 및 해양 구조물에 사용된 배관 자재의 목록에 데이터 마이닝 (data mining) 기법을 적용하여 자재간의 연관성을 분석을 수행하였고 나아가 설계 및 구매 진행 단계에서 적절한 자재를 추천해줄 수 있는 방법을 연구하였다. 또한, 자재 소요량 및 소요 시점을 분석하여 이를 기반으로 자재 소요 시점을 예측하는 방법을 연구하였다. 여기서, 해양 구조물의 자재 목록은 그 목록에 포함된 자재의 종류가 다양하고 그 양이 많으므로, 본 연구에서는 이를 빠르게 처리하기 위해서 빅데이터 기술을 기반으로 한 데이터 처리 및 마이닝 기법을 연구하였다. 자재간의 연관성 분석은 장바구니 분석 (market basket analysis)에 주로 사용되는 연관성 분석 알고리즘을 사용하였고, 배관 브랜치 (branch)별로 사용된 자재간 연관성을 분석하여 설계 및 구매를 함에 있어서 적절한 자재를 추천할 수 있도록 서로 연관된 자재의 집합을 구하였다. 자재 소요 시점을 확인하기 위해서 여러 척의 해양 구조물의 사양과 해양 구조물별 자재 소요 시점 및 자재 소요량을 입력으로 하여 회귀 분석을 수행하였다. 선정한 변수간의 상관 분석과 비선형 회귀를 포함한 다양한 회귀 분석 기법을 이용하여 자재 소요 시점에 대한 모델을 작성하였고, 결과를 비교하여 자재 소요시점을 가장 잘 예측할 수 있는 모델을 선정하였다. 마지막으로 연관성 분석 결과와 회귀 모델을 실제 사례에 적용하여 본 연구에서 제안한 데이터 마이닝 방법이 선박과 해양 구조물의 설계 및 구매 과정에서 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다. |
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| Publication Date | 2018-11-08 |
