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Abstract Big data technology refers to a technique for extracting values from structured or unstructured data and for analyzing the results. In the shipbuilding and offshore industry, it becomes possible to store all the data, which are generated in the process of design, production, and operation, to the Product Lifecycle Management (PLM) database due to development of the Information and Communication Technology (ICT). Thus, there is growing interest in the effective utilization of PLM data through the big data technology. To apply big data technology to PLM data, servers based on big data framework are required and PLM data should be stored on the servers. In this study, we construct servers with Hadoop, which is mostly used in the researches related to big data and is a framework for storing and processing various and vast amount of data. We use an Extract, Transform, Load (ETL) tool based on the big data technology to import PLM data from the PLM database and store it to the servers. To check the applicability of this approach, it is applied to an example of shipyards to increase the productivity. The result shows that it can be used as one alternative for the productivity improvement in shipyards.
Publication Date 2017-04-20

김성훈, 노명일, 오민재, 박성우, 구남국, "조선해양 PLM을 위한 빅데이터 기술 연구", 2017년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 528, 2017.04.19-20


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번호 분류 제목 Publication Date
236 Domestic Conference 김하연, 노명일, 하지상, 조영민, 이혜원, "센서 데이터를 활용한 딥 러닝 기반 해상 장애물의 추적 방법", 2023년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 12, 2023.08.23-26 file 2023-08-24
235 Domestic Conference 김하연, 노명일, 하지상, "해상 장애물 추적을 위한 혼합 추적 방법", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, p. 94, 2024.01.29-02.01 file 2024-01-30
234 Domestic Conference 김하연, 노명일, 조영민, 하지상, 손남선, "센서 데이터를 활용한 해상 장애물 추적 방법 및 실해역 적용 사례", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 211, 2023.11.02-03 file 2023-11-03
233 Domestic Conference 김하연, 노명일, 이혜원, 조영민, "센서 데이터를 이용한 선박의 추적 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 109, 2023.02.08-11 file 2023-02-09
232 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 여인창, 김기수, 오민재, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 저항 예측", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 290, 2022.06.02-04 file 2022-06-02
231 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 국부 변형 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 47, 2023.02.08-11 file 2023-02-09
230 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 MLP 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 309-310, 2023.05.02-04 file 2023-05-04
229 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 여인창, "선형 설계를 위한 GNN의 적용 방안 연구", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 450, 2023.11.02-03 file 2023-11-03
228 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "전이 학습을 이용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 189, 2021.08.25-28 file 2021-08-25
227 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "미세 조정을 적용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델의 전이 학습", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 673, 2021.11.04-05 file 2021-11-05
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