Page 280 - 데이터과학 무엇을 하는가? 전자책

이러한 일련의 분석 과정으로, 별도의 검사 과정 없이 현재 보유 중인
데이터를 통해 불량을 검출할 수 있었으며, 생산 비용의 절감과 품질 확

보라는 목적을 달성할 수 있었다.

현장 적용의 제 니터 시스템 구 환

모든 프로젝트에는 항상 문제가 따르기 마련이다. 이 프로젝트에서 문
제가 되었던 것은 분석적인 측면보다는 모니터링 시스템 구축 환경과 관

련이 있었다.

이 업체의 경우 생산 공정의 진행 속도가 매우 라 초당 1개의 제품을

생산하는데, 제품 하나당 데이터 행이 무려 6,000개에 달했다. 바꾸어 말

하면 초당 약 6,000라인에 해당하는 데이터를 실시간으로 정제(전처리)하
고 알고리즘을 수행하여 불량 유무를 판단해야 하는 상황이었던 것이다.

게다가 공정 데이터의 개수가 들 날 한 것도 문제였다. 제품 하나당

데이터가 5,000개일 때도 있고 7,000개일 때도 있었던 것이다. 이렇게
공정 데이터에 변화가 생기면서 데이터 추출의 시간 주기 역시 변화되었

다. 하지만 이런 문제들보다 배나 어렵고 들었던 과제는 하드웨어적인

부분이었다. 기업에서 원하는 방식은 현재 시스템을 유지하면서, 현재

사용 중인 데이터 수집기(측정기)에 새롭게 알고리즘을 장 하여 검사하

는 것이었다. 물론 고가의 장비를 사용해서 알고리즘을 프로그 으로 심
는다면 더 쉽게 해결할 수 있는 문제다. 그러나 현실적으로는 한정된

여건 안에서 기존 장비 환경과 연계해서 해결해야만 하기에 결코 쉽지

않은 일이었다.

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