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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 노상도
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 성균관대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수12
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최근 제조업은 IoT(Internet of Things), 빅데이터(Big Data), 그리고 CPS(Cyber-Physical Systems) 등 제조 산업에 새롭게 떠오르는 개념들의 등장으로 변화의 바람이 불고 있다. 특히 CPS는 제조 현장의 데이터를 완벽하게 디지털화함으로써 공장이나 공정 설비 등의 관리를 최적화하여 낭비를 줄이고 효율을 높이는 데 이바지할 수 있는 중요한 개념 중 하나로 떠오르고 있다.
그러나 기존 CPS 관련 연구들은 CPS의 구축과 구현에 편중되어 정작 CPS의 활용 방안에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 기존의 이상상황 감지 시스템이 가지는 문제점을 분석하고 CPS 환경을 기반으로 한 시스템을 구현함으로써 CPS의 활용방안에 대한 문제와 기존 이상상황 감지 시스템의 문제를 해결하고자 한다.
본 논문에서는 CPS가 구현된 환경을 전제하여 머신러닝 기법을 이용한 CPS 기반 이상상황 감지 시스템을 설계하고 고정 상한선을 이용한 기존의 이상상황 감지 시스템과의 비교를 위해 시스템을 구현한 뒤 시나리오를 통해 그 결과를 비교하여 효과를 검증한다.
그러나 기존 CPS 관련 연구들은 CPS의 구축과 구현에 편중되어 정작 CPS의 활용 방안에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 기존의 이상상황 감지 시스템이 가지는 문제점을 분석하고 CPS 환경을 기반으로 한 시스템을 구현함으로써 CPS의 활용방안에 대한 문제와 기존 이상상황 감지 시스템의 문제를 해결하고자 한다.
본 논문에서는 CPS가 구현된 환경을 전제하여 머신러닝 기법을 이용한 CPS 기반 이상상황 감지 시스템을 설계하고 고정 상한선을 이용한 기존의 이상상황 감지 시스템과의 비교를 위해 시스템을 구현한 뒤 시나리오를 통해 그 결과를 비교하여 효과를 검증한다.
목차
제1장 서론 11.1 연구 배경 11.2 연구 목적 21.3 연구 범위 31.4 논문의 구성 4제2장 이론적 배경 52.1 Cyber-Physical System 52.2 Outlier Detection 62.3 Local Outlier Factor 72.4 Support Vector Data Description 92.5 기존 연구 12제3장 CPS 기반 이상상황 감지 시스템 143.1 개요 143.2 이상상황 감지 153.2.1 CPS 기반 환경에서의 이상상황 153.2.2 분석 대상 데이터 선정 173.3 시스템 구성 213.3.1 공장 사이버모델 및 실제 공장 223.3.2 데이터 관리 및 가시화 모듈 233.3.3 데이터 분석 모듈 233.3.4 이상상황 관리 모듈 253.3.5 모델 업데이트 DB 253.4 시스템 프로세스 26제4장 시스템 구현 및 시나리오 적용 사례 284.1 CPS 기반 이상상황 감지 시스템 구현 284.1.1 시스템 구현 환경 및 구성 요소 284.1.2 데이터 레이어 (Data Layer) 294.1.3 인터페이스 레이어 (Interface Layer) 314.1.4 분석 엔진 레이어 (Analysis Engine Layer) 344.2 시나리오 적용 사례 354.2.1 시나리오 설명 354.2.2 시나리오 적용 394.2.3 시나리오 적용 결과 분석 49제5장 결론 및 추후 연구과제 555.1 결론 555.2 추후 연구과제 56
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