메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김재동 (한국국방연구원) 이한준 (한남대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제30권 제3호
발행연도
2019.5
수록면
587 - 596 (10page)
DOI
10.7465/jkdi.2019.30.3.587

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

기계학습 기반의 대공장비 수리부속 수요예측모형 연구
김재동 ,  이한준 한국데이터정보과학회지 2019.05 학술저널

2018

기계학습 기반의 전차 수리부속 수요예측 연구 : 육군 K-X 중심으로
김재동 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2018.11 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
장비의 수리부속 수요예측은 국방 예산집행 효율성에 상당한 영향을 미치는 군수 분야의 매우 중요한 과제 중 하나이다. 이에 우리 군에서는 장비 정비 과정에서 발생하는 관련 데이터를 정보체계에 축적하여 수요예측에 활용하고 있다. 지금까지의 연구에서는 시계열기법을 활용한 수리부속 수요예측이 주류를 이루었으나 예측 정확도가 낮아 개선이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 우선 육군 장비정비정보체계에서 17,451,247개의 정형 및 비정형 항목을 포함하는 특정 대공장비 정비 데이터를 수집하였다. 최근 빅데이터 분석과 함께 주목받고 있는 데이터 마이닝 및 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 수리부속 수요예측 모형을 제안하였다. 제안된 모형은 기존의 시계열기법에 비해 향상된 예측정확도를 보임을 확인하였다.
#데이터 마이닝 #수리부속 #수요예측 #시계열 기법 #텍스트 마이닝 #Data mining #demand forecasting #spare part #text mining #time series

목차

요약
1. 서론
2. 수리부속 수요예측 모형 제안
3. 실험결과
4. 결론 및 향후 연구
References
Abstract

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Berry, M. J. / 1997 / Data mining techniques: For marketing, sales, and customer support / John Wiley & Sons, Inc google schola Bradford, J. W. / 1990 / A Bayesian approach to the two-period style-goods inventory problem with single replenishment and heterogeneous poisson demands / The Journal of the Operational Research Society 41:211~218 google schola Breiman, L. / 2017 / Classification and regression trees / Routledge google schola Chatfield, C. / 2004 / The analysis of time series: An introduction / Chapman and Hall/CRC google schola 최동준 / 2016 / 온라인 리뷰에서 평점의 분류 / 한국데이터정보과학회지 27(4):845~854 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

데이터 과학을 활용한 수리부속 수요예측 연구
김재동 ,  이한준 한국정보과학회 학술발표논문집 2017 .12
데이터마이닝 기반 육군 수리부속 수요예측
김형태 ,  김수환 한국데이터정보과학회지 2019 .03
머신러닝을 이용한 해군 수리부속 수요예측 사례연구
손준형 ,  안우선 ,  임준성 외 1명 대한산업공학회지 2022 .06
머신러닝을 활용한 공군 수리부속 수요예측 정확도 개선에 관한 연구
최명진 ,  성대경 ,  전동규 외 1명 한국 SCM 학회지 2021 .10
특허정보 빅데이터 분석을 통한 라스트마일 물류 유망기술 도출
이철웅 ,  권구포 ,  AHMET MELIK OZTURK 외 1명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2021 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0