설계 빅데이터 기반 제품개발성능 평가지표 및 고급 데이터 분석 기법 개발

2017과학기술정보통신부개인기초연구(미래부)
프로젝트 소개
본 과제는 제품을 설계하고 개발할 때, 복잡한 자료를 통계·기계학습으로 분석해 개발성능을 평가하고 의사결정 위험을 줄이는 방법 개발임. 연구 목표는 통계·기계학습 기반 빅데이터 접근을 대용량 디지털 제품설계 자료에 적용하고 Key Performance Indicators 설계·제품자료모델 설계·분석 모델/기법 개발에 있음. 연구 내용은 문헌·인터뷰로 평가 지표 결정, PLM 데이터베이스 모델과 다차원자료모델·데이터웨어하우스·통계 패키지·데이터 마이닝 엔진·ETL 모듈 연동 의사결정 시스템, 위험 평가·소셜네트워크 분석·공정계획 확장·경영층 지표 개발 포함됨. 기대 효과는 기존 PLM 상단 의사결정 응용 모듈로 적용 가능하며 설계정보 분석을 통한 효과적인 제품개발 구현에 기여함.
제품개발성능지표설계 빅데이터빅데이터제품개발위험 평가제품수명주기관리데이터 마이닝ProductDesignBigDataProductLifecycleManagementMultidimensionalDataAnalysisDataMiningProductDevelopmentRiskEvaluation
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(미래부)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
경상대학교
과제 수행연도
2017
과제 수행기간
2016.06.01 ~ 2019.05.31
과제 고유번호
1711053795
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
45,875,000
정부지원연구개발비
45,875,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관경상대학교대학경상남도
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL