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강정훈 (한국전자기술연구원) 채철승 (한국전자기술연구원) 김형구 (한국전자기술연구원) 김창우 (한국전자기술연구원)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2020년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2020.11
수록면
384 - 388 (5page)

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In this paper, we propose industrial data collection and data pre-processing software through design to provide a more efficient and simple way to manage industrial data generated in factories and power plants. Each software module is imaged with docker so that it can be executed simply through docker compose. Data collection is a process of collecting csv files into openTSDB, and data preprocessing is a process of removing outlier values of collected data using python code. The software packaged with each docker is stored in the docker hub and can be executed in any environment, and has the simplicity that even a person without knowledge of the software can easily execute through docker compose. In addition, it is possible to experiment with various pre-processing in data analysis as well as removing outliers among the pre-processing used in this paper.
#Docker Container(도커 컨테이너) #Building energy efficiency rating(건축물에너지효율등급) #Big Data(빅데이터)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
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