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데이터 마이닝 기법을 활용한 스마트팩토리 도입 기업의 특성 분석
An Analysis of the Characteristics of Companies introducing Smart Factory System Using Data Mining Technique

  • 간행물
    한국융합학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 권호(발행년)
    제9권 제5호 (2018.05) 바로가기
  • 페이지
    pp.179-189
  • 저자
    오정윤, 최상현
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A329705

원문정보

초록

한국어
현재 스마트팩토리에 관한 연구는 구축 방안이나 설립 시 고려사항 등에 대해 꾸준히 진행되고 있다. 그러나 스마트 팩토리를 도입한 기업에 대해서는 다양한 연구가 이루어지지 않고 있다. 이 연구에서는 스마트팩토리의 기초단계를 적용한 중소기업을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 만족도의 특성을 확인하기 위해 군집분석을 하였고, 만족도에 따라 어떠한 특성을 가지는지 확인하기 위해 의사결정나무와 나이브베이즈 분석을 하였다. 군집분석 결과 만족도가 높은 그룹과 낮은 그룹으로 나뉘는 것을 확인하였으며, 의사결정나무와 나이브베이즈 분석을 실시한 결과 만족도가 높을수록 생산성 개선 정 도가 높은 것을 확인하였다.
영어
Currently, research on smart factories is steadily being carried out in terms of implementation strategies and considerations in construction. Various studies have not been conducted on companies that introduced smart factories. This study conducted a questionnaire survey for SMEs applying the basic stage of smart factory. And the cluster analysis was conducted to examine the characteristics of the company. In addition, we conducted Decision Tree and Naive Bay to examine how the characteristics of a company are derived and compare the results. As a result of the cluster analysis, it was confirmed that the group was divided into the high satisfaction group and the low satisfaction group. The decision tree and the Naive Bay analysis showed that the higher satisfaction group has high productivity.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 이론적 배경
  2.1 스마트팩토리
  2.2 데이터마이닝
 3. 기초 분석
  3.1 데이터 설명
  3.2 전체 데이터 대상의 군집분석
 4. 심도 분석
  4.1 일반적 특성
  4.2 군집 분석
  4.3 의사결정나무
  4.4 나이브 베이즈
 5. 연구 결과 논의
 6. 결론
 REFERENCES

저자

  • 오정윤 [ Jeong-yoon Oh | 충북대학교 경영정보학과 ]
  • 최상현 [ Sang-hyun Choi | 충북대학교 경영정보학과 ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]
    • 간기
      월간
    • pISSN
      2233-4890
    • 수록기간
      2010~2022
    • 십진분류
      KDC 530 DDC 620