SlideShare a Scribd company logo
1 of 12
Download to read offline
Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved.
제조 계측 장비 비정형 데이터 파일 기반으로 데이
터 변환 및 관리도 분석 서비스
▪ TeamAP , 수석 컨설턴트 김재준
Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved.
Contents
1. 배경 및 목적
2. 아키텍처
3. 수집용 Workstation
4. JMP 활용 분석 서비스
Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved.
이미지로만 존재하고, 잠재적인 위험을 감지할 수 있는 정보의 활용도 극대화하기 위해, 이미지를 데이터화하고,
통계적 데이터 분석 서비스 환경 구축 및 체계 구축함
배경 및 목적
이미지로만 남아 있는
정보의 정량적 데이터
化
이미지 변환 시스템 개발
노하우에 의존한 품질
관리 탈피 필요성 대두
Big Data 처리 기술의
발전 및 분석 요구 사항
증가
Framework/방법론 기반
체계적 업무/시스템 설계
통계적 데이터 분석 서비스
환경 및 체계 구축
배경 기반 목적 설정
Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved.
아래의 아키텍처와 동일하게 시스템을 구현하며, 현 설명은 검사기에서 제공하는 화면을 대상으로 발표할 예정
임
아키텍처
측정 이미지
통합 DW*
데이터 저장
데이터 마트
분석용 데이터
봉별 분석 결과
서비스 화면
설비 상태 대시보드
측정치 관리도
JMP
분석 엔진 ( Python )
분석 모델 관리
설비 이상 감지 구분 모델
모델 계산 결과
설비 이상 감지 구분 결과
측정 설비 HMI
분석계
수집용 Workstation
데이터 처리 모듈
측정 이미지
데이터 생성/전송 모듈
측정 이미지 변환 결과
이미지 변환 및 활용을 위한 시스템 아키텍처
Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved.
이미지 변환 로직 개발 단계에서 이미지 정보를 디지털 정보로 변환하는 과정을 요약하면 아래와 같습니다
수집용 Workstation
추진
과정
주요
단계
디지털 정보로 변환
이미지 파일 입수 / 데이터 영역 구분 분석데이터로 변환
이미지 정보의 Digitalization
1
2
3
4
✓ 이미지로부터 좌표값 (X, Y)과 RGB값을 획득 후, 그래프와
배경 구분
1 : 측정정보 - 그래프
✓ 정해진 좌표에서 숫자 표시 RGB 분리
2 : Setting 정보
✓ 정해진 좌표에서 숫자 표시 RGB 분리
3 : 검사 결과 정보
✓ 정해진 좌표에서 숫자 표시 RGB 분리
4 : Lot 정보
Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved.
추진
과정
주요
단계
디지털 정보로 변환
이미지 파일 입수 / 데이터 영역 구분 분석데이터로 변환
이미지 변환 로직 개발 단계에서 이미지 정보를 디지털 정보로 변환하는 과정을 요약하면 아래와 같습니다
수집용 Workstation
이미지 정보의 Digitalization
2 4
3 : 화면 정보 변환
치형 분석 결과 (PDF 이미지) 디지털 정보 변환 결과
좌표 + RGB 값 변환 및 이미지 이미지 기반 변환된 이미지
원시 데이터 기준 엣지 기준
크렙 기준
엥글 기준
Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved.
JMP 으로 출력 하는 경우
WEB으로 출력 하는 경우
측정 이미지 관리의 이중화 및 활용 방안은 아래와 같습니다.
JMP 활용 분석 서비스
이미지 파일을 활용 아키텍처
데이터 베이스
데이터 베이스
공유폴더
공유 폴더
측정 이미지
파일 목록
폴더 목록
공유폴더
WEB
데이터 베이스
데이터 베이스
공유폴더
공유 폴더
측정 이미지
파일 목록
폴더 목록
공유폴더
JMP
1
2
3
Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved.
측정 이미지 관리의 이중화 및 활용 방안은 아래와 같습니다.
JMP 활용 분석 서비스– 1 데이터 로딩
1
공유폴더
공유 폴더
데이터 베이스
JMP 변수 설정
이미지 파일을 활용 아키텍처
JMP Data sheet
Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved.
측정 이미지 관리의 이중화 및 활용 방안는 아래와 같습니다.
JMP 활용 분석 서비스– 1 데이터 변환 검증 방법
데이터 변환 검증 방법
2
Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved.
측정 이미지 관리의 이중화 및 활용 방안은 아래와 같습니다.
JMP 활용 분석 서비스– 1 특성치 관리도 서비스
이미지 변환 완료된 측정 데이터
※ 현재 데이터는 일부데이터를 증폭한 데이터임.
관리도 결과 레포트(저널)
3
Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved.
Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved.
KOREA

More Related Content

Similar to 4-2: 제조 계측장비 비정형 데이터파일 기반으로 데이터변환 및 관리도분석 서비스 (한화오션 박진원 박사)

데브시스터즈 데이터 레이크 구축 이야기 : Data Lake architecture case study (박주홍 데이터 분석 및 인프라 팀...
데브시스터즈 데이터 레이크 구축 이야기 : Data Lake architecture case study (박주홍 데이터 분석 및 인프라 팀...데브시스터즈 데이터 레이크 구축 이야기 : Data Lake architecture case study (박주홍 데이터 분석 및 인프라 팀...
데브시스터즈 데이터 레이크 구축 이야기 : Data Lake architecture case study (박주홍 데이터 분석 및 인프라 팀...Amazon Web Services Korea
 
IT전략계획- 02.정보전략계획(isp)
IT전략계획- 02.정보전략계획(isp)IT전략계획- 02.정보전략계획(isp)
IT전략계획- 02.정보전략계획(isp)InGuen Hwang
 
성공적인 인터넷 마케팅 전략 수립을 위한 데이터분석 전략
성공적인 인터넷 마케팅 전략 수립을 위한 데이터분석 전략성공적인 인터넷 마케팅 전략 수립을 위한 데이터분석 전략
성공적인 인터넷 마케팅 전략 수립을 위한 데이터분석 전략Digital Initiative Group
 
Big Data Analytics and Data Mining
Big Data Analytics and Data MiningBig Data Analytics and Data Mining
Big Data Analytics and Data MiningSuHyun Jeon
 
[AWS Summit 2019] 데이터의 힘, 스타트업 생존을 넘어 성장으로
[AWS Summit 2019] 데이터의 힘, 스타트업 생존을 넘어 성장으로[AWS Summit 2019] 데이터의 힘, 스타트업 생존을 넘어 성장으로
[AWS Summit 2019] 데이터의 힘, 스타트업 생존을 넘어 성장으로Jae Young Park
 
권기훈_개인포트폴리오
권기훈_개인포트폴리오권기훈_개인포트폴리오
권기훈_개인포트폴리오Kihoon4
 
빅데이터 인공지능 전략 및 로드맵
빅데이터 인공지능 전략 및 로드맵빅데이터 인공지능 전략 및 로드맵
빅데이터 인공지능 전략 및 로드맵r-kor
 
234 deview2013 김형준
234 deview2013 김형준234 deview2013 김형준
234 deview2013 김형준NAVER D2
 
Amazon.com 사례와 함께하는 유통 차세대 DW 구축을 위한 Data Lake 전략::구태훈::AWS Summit Seoul 2018
Amazon.com 사례와 함께하는 유통 차세대 DW 구축을 위한 Data Lake 전략::구태훈::AWS Summit Seoul 2018Amazon.com 사례와 함께하는 유통 차세대 DW 구축을 위한 Data Lake 전략::구태훈::AWS Summit Seoul 2018
Amazon.com 사례와 함께하는 유통 차세대 DW 구축을 위한 Data Lake 전략::구태훈::AWS Summit Seoul 2018Amazon Web Services Korea
 
Deep learning framework 제작
Deep learning framework 제작Deep learning framework 제작
Deep learning framework 제작Tae Young Lee
 
모든 데이터를 위한 단 하나의 저장소, Amazon S3 기반 데이터 레이크::정세웅::AWS Summit Seoul 2018
모든 데이터를 위한 단 하나의 저장소, Amazon S3 기반 데이터 레이크::정세웅::AWS Summit Seoul 2018모든 데이터를 위한 단 하나의 저장소, Amazon S3 기반 데이터 레이크::정세웅::AWS Summit Seoul 2018
모든 데이터를 위한 단 하나의 저장소, Amazon S3 기반 데이터 레이크::정세웅::AWS Summit Seoul 2018Amazon Web Services Korea
 
UNUS Big Data BEANs 소개서
UNUS Big Data BEANs 소개서 UNUS Big Data BEANs 소개서
UNUS Big Data BEANs 소개서 영민 최
 
Samsung Bi Project Strategic Review(Summary)
Samsung Bi Project Strategic Review(Summary)Samsung Bi Project Strategic Review(Summary)
Samsung Bi Project Strategic Review(Summary)xpert13
 
빅데이터 기술전문가
빅데이터 기술전문가 빅데이터 기술전문가
빅데이터 기술전문가 YeLim Yu
 
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 5 4(보안,품질). 비투엔 4차산업혁명의성공 데이터품질
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 5 4(보안,품질). 비투엔 4차산업혁명의성공 데이터품질[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 5 4(보안,품질). 비투엔 4차산업혁명의성공 데이터품질
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 5 4(보안,품질). 비투엔 4차산업혁명의성공 데이터품질K data
 
AWS Finance Symposum_AWS 로 빅데이터 분석을 쉽고 간단하게 시작하기
AWS Finance Symposum_AWS 로 빅데이터 분석을 쉽고 간단하게 시작하기AWS Finance Symposum_AWS 로 빅데이터 분석을 쉽고 간단하게 시작하기
AWS Finance Symposum_AWS 로 빅데이터 분석을 쉽고 간단하게 시작하기Amazon Web Services Korea
 
[Retail & CPG Day 2019] AWS기반의 Data 분석 플랫폼 구축, 고객사례 (GS SHOP) -김형일, AWS 솔루션즈 ...
[Retail & CPG Day 2019] AWS기반의 Data 분석 플랫폼 구축, 고객사례 (GS SHOP) -김형일, AWS 솔루션즈 ...[Retail & CPG Day 2019] AWS기반의 Data 분석 플랫폼 구축, 고객사례 (GS SHOP) -김형일, AWS 솔루션즈 ...
[Retail & CPG Day 2019] AWS기반의 Data 분석 플랫폼 구축, 고객사례 (GS SHOP) -김형일, AWS 솔루션즈 ...Amazon Web Services Korea
 
Pag 빅데이터-한국에도필요한가
Pag 빅데이터-한국에도필요한가Pag 빅데이터-한국에도필요한가
Pag 빅데이터-한국에도필요한가Wooseung Kim
 
권기훈_포트폴리오
권기훈_포트폴리오권기훈_포트폴리오
권기훈_포트폴리오Kihoon4
 
JDC-EA수립_v1.0.pptx
JDC-EA수립_v1.0.pptxJDC-EA수립_v1.0.pptx
JDC-EA수립_v1.0.pptxHo Kyu Park
 

Similar to 4-2: 제조 계측장비 비정형 데이터파일 기반으로 데이터변환 및 관리도분석 서비스 (한화오션 박진원 박사) (20)

데브시스터즈 데이터 레이크 구축 이야기 : Data Lake architecture case study (박주홍 데이터 분석 및 인프라 팀...
데브시스터즈 데이터 레이크 구축 이야기 : Data Lake architecture case study (박주홍 데이터 분석 및 인프라 팀...데브시스터즈 데이터 레이크 구축 이야기 : Data Lake architecture case study (박주홍 데이터 분석 및 인프라 팀...
데브시스터즈 데이터 레이크 구축 이야기 : Data Lake architecture case study (박주홍 데이터 분석 및 인프라 팀...
 
IT전략계획- 02.정보전략계획(isp)
IT전략계획- 02.정보전략계획(isp)IT전략계획- 02.정보전략계획(isp)
IT전략계획- 02.정보전략계획(isp)
 
성공적인 인터넷 마케팅 전략 수립을 위한 데이터분석 전략
성공적인 인터넷 마케팅 전략 수립을 위한 데이터분석 전략성공적인 인터넷 마케팅 전략 수립을 위한 데이터분석 전략
성공적인 인터넷 마케팅 전략 수립을 위한 데이터분석 전략
 
Big Data Analytics and Data Mining
Big Data Analytics and Data MiningBig Data Analytics and Data Mining
Big Data Analytics and Data Mining
 
[AWS Summit 2019] 데이터의 힘, 스타트업 생존을 넘어 성장으로
[AWS Summit 2019] 데이터의 힘, 스타트업 생존을 넘어 성장으로[AWS Summit 2019] 데이터의 힘, 스타트업 생존을 넘어 성장으로
[AWS Summit 2019] 데이터의 힘, 스타트업 생존을 넘어 성장으로
 
권기훈_개인포트폴리오
권기훈_개인포트폴리오권기훈_개인포트폴리오
권기훈_개인포트폴리오
 
빅데이터 인공지능 전략 및 로드맵
빅데이터 인공지능 전략 및 로드맵빅데이터 인공지능 전략 및 로드맵
빅데이터 인공지능 전략 및 로드맵
 
234 deview2013 김형준
234 deview2013 김형준234 deview2013 김형준
234 deview2013 김형준
 
Amazon.com 사례와 함께하는 유통 차세대 DW 구축을 위한 Data Lake 전략::구태훈::AWS Summit Seoul 2018
Amazon.com 사례와 함께하는 유통 차세대 DW 구축을 위한 Data Lake 전략::구태훈::AWS Summit Seoul 2018Amazon.com 사례와 함께하는 유통 차세대 DW 구축을 위한 Data Lake 전략::구태훈::AWS Summit Seoul 2018
Amazon.com 사례와 함께하는 유통 차세대 DW 구축을 위한 Data Lake 전략::구태훈::AWS Summit Seoul 2018
 
Deep learning framework 제작
Deep learning framework 제작Deep learning framework 제작
Deep learning framework 제작
 
모든 데이터를 위한 단 하나의 저장소, Amazon S3 기반 데이터 레이크::정세웅::AWS Summit Seoul 2018
모든 데이터를 위한 단 하나의 저장소, Amazon S3 기반 데이터 레이크::정세웅::AWS Summit Seoul 2018모든 데이터를 위한 단 하나의 저장소, Amazon S3 기반 데이터 레이크::정세웅::AWS Summit Seoul 2018
모든 데이터를 위한 단 하나의 저장소, Amazon S3 기반 데이터 레이크::정세웅::AWS Summit Seoul 2018
 
UNUS Big Data BEANs 소개서
UNUS Big Data BEANs 소개서 UNUS Big Data BEANs 소개서
UNUS Big Data BEANs 소개서
 
Samsung Bi Project Strategic Review(Summary)
Samsung Bi Project Strategic Review(Summary)Samsung Bi Project Strategic Review(Summary)
Samsung Bi Project Strategic Review(Summary)
 
빅데이터 기술전문가
빅데이터 기술전문가 빅데이터 기술전문가
빅데이터 기술전문가
 
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 5 4(보안,품질). 비투엔 4차산업혁명의성공 데이터품질
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 5 4(보안,품질). 비투엔 4차산업혁명의성공 데이터품질[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 5 4(보안,품질). 비투엔 4차산업혁명의성공 데이터품질
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 5 4(보안,품질). 비투엔 4차산업혁명의성공 데이터품질
 
AWS Finance Symposum_AWS 로 빅데이터 분석을 쉽고 간단하게 시작하기
AWS Finance Symposum_AWS 로 빅데이터 분석을 쉽고 간단하게 시작하기AWS Finance Symposum_AWS 로 빅데이터 분석을 쉽고 간단하게 시작하기
AWS Finance Symposum_AWS 로 빅데이터 분석을 쉽고 간단하게 시작하기
 
[Retail & CPG Day 2019] AWS기반의 Data 분석 플랫폼 구축, 고객사례 (GS SHOP) -김형일, AWS 솔루션즈 ...
[Retail & CPG Day 2019] AWS기반의 Data 분석 플랫폼 구축, 고객사례 (GS SHOP) -김형일, AWS 솔루션즈 ...[Retail & CPG Day 2019] AWS기반의 Data 분석 플랫폼 구축, 고객사례 (GS SHOP) -김형일, AWS 솔루션즈 ...
[Retail & CPG Day 2019] AWS기반의 Data 분석 플랫폼 구축, 고객사례 (GS SHOP) -김형일, AWS 솔루션즈 ...
 
Pag 빅데이터-한국에도필요한가
Pag 빅데이터-한국에도필요한가Pag 빅데이터-한국에도필요한가
Pag 빅데이터-한국에도필요한가
 
권기훈_포트폴리오
권기훈_포트폴리오권기훈_포트폴리오
권기훈_포트폴리오
 
JDC-EA수립_v1.0.pptx
JDC-EA수립_v1.0.pptxJDC-EA수립_v1.0.pptx
JDC-EA수립_v1.0.pptx
 

More from JMP Korea

2-1: 석유화학 산업에서의 JMP 활용사례 (한화토털에너지스 김동진 프로)
2-1: 석유화학 산업에서의 JMP 활용사례 (한화토털에너지스 김동진 프로)2-1: 석유화학 산업에서의 JMP 활용사례 (한화토털에너지스 김동진 프로)
2-1: 석유화학 산업에서의 JMP 활용사례 (한화토털에너지스 김동진 프로)JMP Korea
 
기조강연 4: 통계분석능력의 강화 (IES 이종선 박사)
기조강연 4: 통계분석능력의 강화 (IES 이종선 박사)기조강연 4: 통계분석능력의 강화 (IES 이종선 박사)
기조강연 4: 통계분석능력의 강화 (IES 이종선 박사)JMP Korea
 
1-3: 임상시험의 새로운 경향과 JMP Clinical 소개 (JMP Sam Gardner)
1-3: 임상시험의 새로운 경향과 JMP Clinical 소개 (JMP Sam Gardner)1-3: 임상시험의 새로운 경향과 JMP Clinical 소개 (JMP Sam Gardner)
1-3: 임상시험의 새로운 경향과 JMP Clinical 소개 (JMP Sam Gardner)JMP Korea
 
Agenda (English)
Agenda (English)Agenda (English)
Agenda (English)JMP Korea
 
Agenda (한글)
Agenda (한글)Agenda (한글)
Agenda (한글)JMP Korea
 
기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Aurora Tiffany-Davis)
기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Aurora Tiffany-Davis)기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Aurora Tiffany-Davis)
기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Aurora Tiffany-Davis)JMP Korea
 
기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Dan Valente)
기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Dan Valente)기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Dan Valente)
기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Dan Valente)JMP Korea
 
기조강연3: 실험설계의 강화 - 단순함에서 정교함으로 (JMP Ryan Lekivetz & Elizabeth Claassen)
기조강연3: 실험설계의 강화 - 단순함에서 정교함으로 (JMP Ryan Lekivetz & Elizabeth Claassen)기조강연3: 실험설계의 강화 - 단순함에서 정교함으로 (JMP Ryan Lekivetz & Elizabeth Claassen)
기조강연3: 실험설계의 강화 - 단순함에서 정교함으로 (JMP Ryan Lekivetz & Elizabeth Claassen)JMP Korea
 
1-1: 바이오 의약품 공정개발 및 특성분석을 위한 DOE 연구사례 (종근당 권상오 수석)
1-1: 바이오 의약품 공정개발 및 특성분석을 위한 DOE 연구사례 (종근당 권상오 수석)1-1: 바이오 의약품 공정개발 및 특성분석을 위한 DOE 연구사례 (종근당 권상오 수석)
1-1: 바이오 의약품 공정개발 및 특성분석을 위한 DOE 연구사례 (종근당 권상오 수석)JMP Korea
 
1-2: QbD 기반 의약품 개발의 통계분석 및 JMP 활용사례 (한가람 김종민 대표)
1-2: QbD 기반 의약품 개발의 통계분석 및 JMP 활용사례 (한가람 김종민 대표)1-2: QbD 기반 의약품 개발의 통계분석 및 JMP 활용사례 (한가람 김종민 대표)
1-2: QbD 기반 의약품 개발의 통계분석 및 JMP 활용사례 (한가람 김종민 대표)JMP Korea
 
2-2: 다양한 무고장 조건에서 필드차량 클레임 분석 자동화 (현대차 이동복 책임)
2-2: 다양한 무고장 조건에서 필드차량 클레임 분석 자동화 (현대차 이동복 책임)2-2: 다양한 무고장 조건에서 필드차량 클레임 분석 자동화 (현대차 이동복 책임)
2-2: 다양한 무고장 조건에서 필드차량 클레임 분석 자동화 (현대차 이동복 책임)JMP Korea
 
2-3: 데이터분석 기반의 B2B 영업 (이노밸류 배용섭 대표)
2-3: 데이터분석 기반의 B2B 영업 (이노밸류 배용섭 대표)2-3: 데이터분석 기반의 B2B 영업 (이노밸류 배용섭 대표)
2-3: 데이터분석 기반의 B2B 영업 (이노밸류 배용섭 대표)JMP Korea
 
3-1: Semiconductor Wafer Test Fail Map Clustering and Data Mining Using JMP A...
3-1: Semiconductor Wafer Test Fail Map Clustering and Data Mining Using JMP A...3-1: Semiconductor Wafer Test Fail Map Clustering and Data Mining Using JMP A...
3-1: Semiconductor Wafer Test Fail Map Clustering and Data Mining Using JMP A...JMP Korea
 
3-2: Smart Proactive Analysis Material (SK Hynix 정예린TL)
3-2: Smart Proactive Analysis Material (SK Hynix 정예린TL)3-2: Smart Proactive Analysis Material (SK Hynix 정예린TL)
3-2: Smart Proactive Analysis Material (SK Hynix 정예린TL)JMP Korea
 
3-3: Hi-JMP 분석 콘텐츠 재사용성 향상을 위한 AppStore 생태계 구축 (SK Hynix 류태준TL)
3-3: Hi-JMP 분석 콘텐츠 재사용성 향상을 위한 AppStore 생태계 구축 (SK Hynix 류태준TL)3-3: Hi-JMP 분석 콘텐츠 재사용성 향상을 위한 AppStore 생태계 구축 (SK Hynix 류태준TL)
3-3: Hi-JMP 분석 콘텐츠 재사용성 향상을 위한 AppStore 생태계 구축 (SK Hynix 류태준TL)JMP Korea
 
4-1: JMP/Python 에코시스템 성공 사례 (한얼솔루션 이광기 상무)
4-1: JMP/Python 에코시스템 성공 사례 (한얼솔루션 이광기 상무)4-1: JMP/Python 에코시스템 성공 사례 (한얼솔루션 이광기 상무)
4-1: JMP/Python 에코시스템 성공 사례 (한얼솔루션 이광기 상무)JMP Korea
 
4-3: 네거티브 디자인 개념을 활용한 군함 초기설계에 적용되는 디자인영역 탐색 (Team AP 김재준 책임)
4-3: 네거티브 디자인 개념을 활용한 군함 초기설계에 적용되는 디자인영역 탐색 (Team AP 김재준 책임)4-3: 네거티브 디자인 개념을 활용한 군함 초기설계에 적용되는 디자인영역 탐색 (Team AP 김재준 책임)
4-3: 네거티브 디자인 개념을 활용한 군함 초기설계에 적용되는 디자인영역 탐색 (Team AP 김재준 책임)JMP Korea
 

More from JMP Korea (17)

2-1: 석유화학 산업에서의 JMP 활용사례 (한화토털에너지스 김동진 프로)
2-1: 석유화학 산업에서의 JMP 활용사례 (한화토털에너지스 김동진 프로)2-1: 석유화학 산업에서의 JMP 활용사례 (한화토털에너지스 김동진 프로)
2-1: 석유화학 산업에서의 JMP 활용사례 (한화토털에너지스 김동진 프로)
 
기조강연 4: 통계분석능력의 강화 (IES 이종선 박사)
기조강연 4: 통계분석능력의 강화 (IES 이종선 박사)기조강연 4: 통계분석능력의 강화 (IES 이종선 박사)
기조강연 4: 통계분석능력의 강화 (IES 이종선 박사)
 
1-3: 임상시험의 새로운 경향과 JMP Clinical 소개 (JMP Sam Gardner)
1-3: 임상시험의 새로운 경향과 JMP Clinical 소개 (JMP Sam Gardner)1-3: 임상시험의 새로운 경향과 JMP Clinical 소개 (JMP Sam Gardner)
1-3: 임상시험의 새로운 경향과 JMP Clinical 소개 (JMP Sam Gardner)
 
Agenda (English)
Agenda (English)Agenda (English)
Agenda (English)
 
Agenda (한글)
Agenda (한글)Agenda (한글)
Agenda (한글)
 
기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Aurora Tiffany-Davis)
기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Aurora Tiffany-Davis)기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Aurora Tiffany-Davis)
기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Aurora Tiffany-Davis)
 
기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Dan Valente)
기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Dan Valente)기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Dan Valente)
기조강연2: 조직의 업무를 보다 스마트하게 만들기 위한 엔지니어링 효율성 개선 (JMP Dan Valente)
 
기조강연3: 실험설계의 강화 - 단순함에서 정교함으로 (JMP Ryan Lekivetz & Elizabeth Claassen)
기조강연3: 실험설계의 강화 - 단순함에서 정교함으로 (JMP Ryan Lekivetz & Elizabeth Claassen)기조강연3: 실험설계의 강화 - 단순함에서 정교함으로 (JMP Ryan Lekivetz & Elizabeth Claassen)
기조강연3: 실험설계의 강화 - 단순함에서 정교함으로 (JMP Ryan Lekivetz & Elizabeth Claassen)
 
1-1: 바이오 의약품 공정개발 및 특성분석을 위한 DOE 연구사례 (종근당 권상오 수석)
1-1: 바이오 의약품 공정개발 및 특성분석을 위한 DOE 연구사례 (종근당 권상오 수석)1-1: 바이오 의약품 공정개발 및 특성분석을 위한 DOE 연구사례 (종근당 권상오 수석)
1-1: 바이오 의약품 공정개발 및 특성분석을 위한 DOE 연구사례 (종근당 권상오 수석)
 
1-2: QbD 기반 의약품 개발의 통계분석 및 JMP 활용사례 (한가람 김종민 대표)
1-2: QbD 기반 의약품 개발의 통계분석 및 JMP 활용사례 (한가람 김종민 대표)1-2: QbD 기반 의약품 개발의 통계분석 및 JMP 활용사례 (한가람 김종민 대표)
1-2: QbD 기반 의약품 개발의 통계분석 및 JMP 활용사례 (한가람 김종민 대표)
 
2-2: 다양한 무고장 조건에서 필드차량 클레임 분석 자동화 (현대차 이동복 책임)
2-2: 다양한 무고장 조건에서 필드차량 클레임 분석 자동화 (현대차 이동복 책임)2-2: 다양한 무고장 조건에서 필드차량 클레임 분석 자동화 (현대차 이동복 책임)
2-2: 다양한 무고장 조건에서 필드차량 클레임 분석 자동화 (현대차 이동복 책임)
 
2-3: 데이터분석 기반의 B2B 영업 (이노밸류 배용섭 대표)
2-3: 데이터분석 기반의 B2B 영업 (이노밸류 배용섭 대표)2-3: 데이터분석 기반의 B2B 영업 (이노밸류 배용섭 대표)
2-3: 데이터분석 기반의 B2B 영업 (이노밸류 배용섭 대표)
 
3-1: Semiconductor Wafer Test Fail Map Clustering and Data Mining Using JMP A...
3-1: Semiconductor Wafer Test Fail Map Clustering and Data Mining Using JMP A...3-1: Semiconductor Wafer Test Fail Map Clustering and Data Mining Using JMP A...
3-1: Semiconductor Wafer Test Fail Map Clustering and Data Mining Using JMP A...
 
3-2: Smart Proactive Analysis Material (SK Hynix 정예린TL)
3-2: Smart Proactive Analysis Material (SK Hynix 정예린TL)3-2: Smart Proactive Analysis Material (SK Hynix 정예린TL)
3-2: Smart Proactive Analysis Material (SK Hynix 정예린TL)
 
3-3: Hi-JMP 분석 콘텐츠 재사용성 향상을 위한 AppStore 생태계 구축 (SK Hynix 류태준TL)
3-3: Hi-JMP 분석 콘텐츠 재사용성 향상을 위한 AppStore 생태계 구축 (SK Hynix 류태준TL)3-3: Hi-JMP 분석 콘텐츠 재사용성 향상을 위한 AppStore 생태계 구축 (SK Hynix 류태준TL)
3-3: Hi-JMP 분석 콘텐츠 재사용성 향상을 위한 AppStore 생태계 구축 (SK Hynix 류태준TL)
 
4-1: JMP/Python 에코시스템 성공 사례 (한얼솔루션 이광기 상무)
4-1: JMP/Python 에코시스템 성공 사례 (한얼솔루션 이광기 상무)4-1: JMP/Python 에코시스템 성공 사례 (한얼솔루션 이광기 상무)
4-1: JMP/Python 에코시스템 성공 사례 (한얼솔루션 이광기 상무)
 
4-3: 네거티브 디자인 개념을 활용한 군함 초기설계에 적용되는 디자인영역 탐색 (Team AP 김재준 책임)
4-3: 네거티브 디자인 개념을 활용한 군함 초기설계에 적용되는 디자인영역 탐색 (Team AP 김재준 책임)4-3: 네거티브 디자인 개념을 활용한 군함 초기설계에 적용되는 디자인영역 탐색 (Team AP 김재준 책임)
4-3: 네거티브 디자인 개념을 활용한 군함 초기설계에 적용되는 디자인영역 탐색 (Team AP 김재준 책임)
 

Recently uploaded

JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!
JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!
JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!JMP Korea
 
JMP를 활용한 가속열화 분석 사례
JMP를 활용한 가속열화 분석 사례JMP를 활용한 가속열화 분석 사례
JMP를 활용한 가속열화 분석 사례JMP Korea
 
(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?
(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?
(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?Jay Park
 
JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개
JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개
JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개JMP Korea
 
JMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement Methodology
JMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement MethodologyJMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement Methodology
JMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement MethodologyJMP Korea
 
실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석
실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석
실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석JMP Korea
 
공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화
공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화
공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화JMP Korea
 
데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법
데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법
데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법JMP Korea
 

Recently uploaded (8)

JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!
JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!
JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!
 
JMP를 활용한 가속열화 분석 사례
JMP를 활용한 가속열화 분석 사례JMP를 활용한 가속열화 분석 사례
JMP를 활용한 가속열화 분석 사례
 
(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?
(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?
(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?
 
JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개
JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개
JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개
 
JMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement Methodology
JMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement MethodologyJMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement Methodology
JMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement Methodology
 
실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석
실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석
실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석
 
공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화
공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화
공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화
 
데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법
데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법
데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법
 

4-2: 제조 계측장비 비정형 데이터파일 기반으로 데이터변환 및 관리도분석 서비스 (한화오션 박진원 박사)

  • 1. Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved. 제조 계측 장비 비정형 데이터 파일 기반으로 데이 터 변환 및 관리도 분석 서비스 ▪ TeamAP , 수석 컨설턴트 김재준
  • 2. Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved. Contents 1. 배경 및 목적 2. 아키텍처 3. 수집용 Workstation 4. JMP 활용 분석 서비스
  • 3. Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved. 이미지로만 존재하고, 잠재적인 위험을 감지할 수 있는 정보의 활용도 극대화하기 위해, 이미지를 데이터화하고, 통계적 데이터 분석 서비스 환경 구축 및 체계 구축함 배경 및 목적 이미지로만 남아 있는 정보의 정량적 데이터 化 이미지 변환 시스템 개발 노하우에 의존한 품질 관리 탈피 필요성 대두 Big Data 처리 기술의 발전 및 분석 요구 사항 증가 Framework/방법론 기반 체계적 업무/시스템 설계 통계적 데이터 분석 서비스 환경 및 체계 구축 배경 기반 목적 설정
  • 4. Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved. 아래의 아키텍처와 동일하게 시스템을 구현하며, 현 설명은 검사기에서 제공하는 화면을 대상으로 발표할 예정 임 아키텍처 측정 이미지 통합 DW* 데이터 저장 데이터 마트 분석용 데이터 봉별 분석 결과 서비스 화면 설비 상태 대시보드 측정치 관리도 JMP 분석 엔진 ( Python ) 분석 모델 관리 설비 이상 감지 구분 모델 모델 계산 결과 설비 이상 감지 구분 결과 측정 설비 HMI 분석계 수집용 Workstation 데이터 처리 모듈 측정 이미지 데이터 생성/전송 모듈 측정 이미지 변환 결과 이미지 변환 및 활용을 위한 시스템 아키텍처
  • 5. Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved. 이미지 변환 로직 개발 단계에서 이미지 정보를 디지털 정보로 변환하는 과정을 요약하면 아래와 같습니다 수집용 Workstation 추진 과정 주요 단계 디지털 정보로 변환 이미지 파일 입수 / 데이터 영역 구분 분석데이터로 변환 이미지 정보의 Digitalization 1 2 3 4 ✓ 이미지로부터 좌표값 (X, Y)과 RGB값을 획득 후, 그래프와 배경 구분 1 : 측정정보 - 그래프 ✓ 정해진 좌표에서 숫자 표시 RGB 분리 2 : Setting 정보 ✓ 정해진 좌표에서 숫자 표시 RGB 분리 3 : 검사 결과 정보 ✓ 정해진 좌표에서 숫자 표시 RGB 분리 4 : Lot 정보
  • 6. Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved. 추진 과정 주요 단계 디지털 정보로 변환 이미지 파일 입수 / 데이터 영역 구분 분석데이터로 변환 이미지 변환 로직 개발 단계에서 이미지 정보를 디지털 정보로 변환하는 과정을 요약하면 아래와 같습니다 수집용 Workstation 이미지 정보의 Digitalization 2 4 3 : 화면 정보 변환 치형 분석 결과 (PDF 이미지) 디지털 정보 변환 결과 좌표 + RGB 값 변환 및 이미지 이미지 기반 변환된 이미지 원시 데이터 기준 엣지 기준 크렙 기준 엥글 기준
  • 7. Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved. JMP 으로 출력 하는 경우 WEB으로 출력 하는 경우 측정 이미지 관리의 이중화 및 활용 방안은 아래와 같습니다. JMP 활용 분석 서비스 이미지 파일을 활용 아키텍처 데이터 베이스 데이터 베이스 공유폴더 공유 폴더 측정 이미지 파일 목록 폴더 목록 공유폴더 WEB 데이터 베이스 데이터 베이스 공유폴더 공유 폴더 측정 이미지 파일 목록 폴더 목록 공유폴더 JMP 1 2 3
  • 8. Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved. 측정 이미지 관리의 이중화 및 활용 방안은 아래와 같습니다. JMP 활용 분석 서비스– 1 데이터 로딩 1 공유폴더 공유 폴더 데이터 베이스 JMP 변수 설정 이미지 파일을 활용 아키텍처 JMP Data sheet
  • 9. Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved. 측정 이미지 관리의 이중화 및 활용 방안는 아래와 같습니다. JMP 활용 분석 서비스– 1 데이터 변환 검증 방법 데이터 변환 검증 방법 2
  • 10. Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved. 측정 이미지 관리의 이중화 및 활용 방안은 아래와 같습니다. JMP 활용 분석 서비스– 1 특성치 관리도 서비스 이미지 변환 완료된 측정 데이터 ※ 현재 데이터는 일부데이터를 증폭한 데이터임. 관리도 결과 레포트(저널) 3
  • 11. Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved.
  • 12. Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All rights reserved. KOREA