설계 빅데이터 기반 제품개발성능 평가지표 및 고급 데이터 분석 기법 개발

2019과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)(R&D)
프로젝트 소개
본 과제는 통계와 기계학습 기반 빅데이터 접근방법을 대용량 디지털 제품설계 자료에 적용해 복잡하고 비정형적인 제품개발성능평가 문제를 해결하는 연구임. 연구 목표는 제품개발성능평가를 위한 주요 성능지표(Key Performance Indicators) 설계, 설계 빅데이터를 지원하는 제품자료모델 정보시스템, 제품개발 특성을 고려한 다양한 빅데이터 분석 모델·기법 개발에 있음. 핵심 연구 내용은 문헌조사·인터뷰로 평가 지표·계산방법과 지표 분석 모델 및 제품개발과제 위험 평가 모델 개발, PLM 데이터베이스 연동을 통한 다차원자료모델·데이터웨어하우스·데이터 마이닝 엔진·ETL 모듈 구성, 사회미디어 기반 소셜네트워크 분석과 다차원 평가·위험 경고 시스템 개발 및 ERP 연계 지표 확장임. 기대 효과는 PLM 상단 의사결정 응용 모듈 적용 가능성과 설계정보 빅데이터 분석을 통한 제품개발의 효율 향상 및 창조경제 구현 지원임.
제품개발성능지표설계 빅데이터빅데이터제품개발위험 평가제품수명주기관리데이터 마이닝Product Design Big DataProduct Lifecycle ManagementMultidimensional Data AnalysisData MiningProduct Development Risk Evaluation
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)(R&D)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
경상대학교
과제 수행연도
2019
과제 수행기간
2016.06.01 ~ 2019.05.31
과제 고유번호
1711089473
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
13,763,000
정부지원연구개발비
13,763,000
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