13. 설비및장비에부착된
센서에서 각종운영관련
데이터 수집과데이터전처리
ACQUIRE ANALYZE ACT
장비모니터링과장비
정보와의통합분석을
통한미래고장시점예측
정비·서비스계획을
최적화
도입효과
44% 감소된 설비 고장 시간
감소된 연간 정비 및 서비스 비용 17%
28% 증가된 자산 수익률
* 출처:SAPPerformance Benchmarking
14. 현
상
문
제
점
군 장비 정비 유지비
증가 추세
예방정비로 인한 가동률 저하
과잉 정비 가능성 존재
정비비용 증가
수
리
부
속
품
머신러닝을 통한 품목별 적정 재고량 예측
자산 비중과 창고 면적 감소를 통한 장비 유지비 감소
최적의 납기를 통한 전투력 상승
머신러닝을 통한 품목별 정확한 정비 예측
정비의 최적시점 제시로 군장비 가동률과 전투력 상승
불필요한 예방정비를 제거함으로써 운영유지 감소
정
비
예
측
정
비
15.
16. 기종 모델명 부품명
운행거리
(km)
온도 위치 점검일자 등록부대
권장
교체주기
등록일자
전차 K1 궤도 1,100,000 80 강원 2017.03.14
OO사단
-OO부대
2017.06.23 2017.03.14
전차 K1 주포 2,378,000 85 강원 2017.04.10
OO사단
-OO부대
2017.09.14 2017.04.10
전차 K1A1 연료탱크 1,254,458 91 강원 2017.03.14
OO사단
-OO부대
2018.07.11 2017.03.14
전차 K2 엔진 980,000 78 강원 2017.03.14
OO사단
-OO부대
2019.11.25 2017.03.14
전차 K2 변속기 1,120,000 81 경기 2017.03.14
OO사단
-OO부대
2020.03.22 2017.03.14
정비수요 예측 알고리즘
설계한 모델을 이용하여 품목별 정비수요를 예측
궤도
Vendor에선 2017.06월 교체를 예상하였으나,
예측 결과 2017.09월까지 문제 없이 사용 가능합니다.
23. *출처
Research and market - Global Fraud Detection and Prevention (FDP) Market Trends and Forecasts (2016 – 2021)
Markets and Markets - Fraud Detection & Prevention And Anti Money Laundering Market
27. 27
고객데이터에 대해 클러스터링 기법을 적용하여 유사도를 기준으로 동질 유형을 분류
GROUP A
지역 고객연령 구매금액 고객 행위
가입
이력
구매
이력
결재
내역
… 1
:
9
광역
시
40대미만 1만원▲
패턴#1
패턴#3
패턴
#5
2만원▲
패턴#2
50대미만 :
60대이상 :
패턴#4
시 40대미만 :
패턴#6
고객 유형별
변수 통계량 분석
GROUP Z
[ 고객패턴의 유형 분류 ]
고객 특성
내역
Clustering
GROUP B
32. 32
적조 조기경보
데이터 수집
• 현장시료채취
• 위성,선박관측자료
• 해양기상통계자료
기존 자료 분석
• 국내외기상데이터
• 적조발생양상
• 적조생물증식매커니즘
예측모델 작성
• 최적시나리오작성
• 현장요인비교
적조 예보
• 1~4단계예보
• 사전피해대비
산업경제 위기 조기경보
빅데이터
경제체감지수 산출
• 빅데이터수집및가공하여
경제체감지수산출
체감지수+금융/실물지수
경제융합지수도출
• 경제체감지수및
금융/거시지수융합을통한
경제융합지수도출
인공지능 기반
경제 위기패턴 학습
• 과거경제위기패턴을
인공지능기반으로학습
실시간 경제위기
진단 및 리포팅
• 경제위기진단시스템을통해
실시간산업경제위기진단및
진단결과리포팅
33. 33
과거 경제위기 관련 데이터
80년도
경제위기
08년도
금융위기
97년도
IMF
시간
국내
경제위기
그리스
경제위기
지역
영국
브렉시트
학습된
경제위기패턴
인식모듈
경제위기 패턴 학습 및 진단
인공지능 기반 분석, 패턴 학습을 통하여
현재 시점의 위기상황 추정 및 조기경보 가능
정형 데이터 실시간 비정형 데이터
산업경제 빅데이터
-SNS
-경제기사
-취업포탈
-전문가
경제동향보고서
-경제연구소보고서
-금통위
통화정책결정문
-etc…
-경제성장률
-GDP
-물가상승률
-실업률
거시변수 미시변수
-기업매출액
-기업순이익
-기업성과
-전력소비량
-경상수지
-코스피지수
-생활물가지수
-etc…
34. 34
거시 데이터
거시+빅 데이터
빅 데이터
거시 데이터 빅 데이터 거시+빅데이터
True Signal 0.5 0.3333 0.6250
NSR 0.0296 0.0222 0.0237
35. 35
2000년 1월 2일 ~ 2016년 11월 10일
분야 기사 수 (개)
증권 3,996,738
금융 1,108,919
부동산 755,584
산업/재계 2,520,896
글로벌경제 678,914
경제 일반 4,151,425
생활 경제 261,485
중기/벤처 72,214
총합 13,546,175
중국 시장 한국 수출
생산 국내 미국 업체
공장 자동차 성장 달러
세계 판매 제품 글로벌
지난해 대다 투자 현지
해외 올해 진출 이다
따르다 일본 증가 확대
업계 기술 산업 유럽
규모 전망 전략 현대차
지난 늘다 크다 감소
기아차 수입 공급
전기차 수요 만대 대비
배터리 점유 보이다
형태소 품사 분석
(PoS tagging)
의미 단위 파싱
(parsing)
스팸 단어 및
저빈도 단어 제거
단어 인덱싱
(Indexing)
기사 원문 전처리된 데이터
36. 36
빅데이터로 보는 경제전망
경제감성컨셉추출 국가별유사위기사례
분석
금융/실물부문별전망경제위기융합지수
경제여론및감정분석
경제위기패턴분석
정책 당국 기업 및 가계
체감경기의
과학적분석에활용
경제주체소비및투자
의사결정에 활용
실시간
산업경제위기조기대응
Web/Mobile을 통한
신속하고정확한정보제공
37. • 데이터량 증대와 데이터 융합은 데이터품질을 저하시킴
데이터 정비 데이터 정제
지속적인 수정과 확인
하루 2-3회 칫솟질
오류제거
정기적인 치과 방문
예방 45% 10%
탐지 30% 30%
수리 25% 60%
• 데이터는 치아와 같아서 정비하지 않으면 부패된다
38. 날짜, 코드 데이터 규칙 적용
날짜
코드
4/32, 20170300
성별코드 : M, F, Z, 0
➢ 단일 항목 탐지
수치 이상값 탐지 : 아웃라이어
볼트 해제시간 :
10분이내
정상값
이상값
볼트 해제시간 :
12분 이상
이상값
➢ 상관관계 복수 항목 탐지
텍스트 클러스터링
볼트 해제시간 :
08분 이상
정비경력 10년
문서
비정형텍스트
분석 기술