과제정보
이 논문은 2022년 중소벤처기업부(전문기관 :TIPA)가 지원한 스마트 제조혁신 R&D 사업의 지원을 받아 수행된 연구 결과입니다. 과제명:제조 현장의 수요 예측 및 생산물류 서비스 제공 극대화를 위한 IoT 센싱 연계 딥러닝 AI 기반 최적화 시스템/과제번호:RS-2022-00100250
한국정보통신학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference)
- 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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- Pages.447-449
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- 2022
AI 기반 수요예측알고리즘 모니터링 UI 디자인 방안 연구
A Study on the UI Design Method for Monitoring AI-Based Demand Prediction Algorithm
- Im, So-Yeon (Catholic University of Pusan) ;
- Lee, Hyo-won (Catholic University of Pusan) ;
- Kim, seong-Ho (Catholic University of Pusan) ;
- Lee, Seung-jun (Catholic University of Pusan) ;
- Lee, Young-woo (Catholic University of Pusan) ;
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Park, Cheol-woo
(Catholic University of Pusan)
- 발행 : 2022.10.03
초록
본 연구는 언제 어디서나 네트워크에 연결되는 특성과 유연한 이동성을 가지고 있는 대표적인 모바일 플랫폼 중 하나인 안드로이드가 기반이 되었다. 또한, AI을 기반으로 불량품들의 데이터를 알 수 있는 수요예측 알고리즘을 이용하여 수요예측 데이터와 회사의 시계열 데이터들을 안드로이드 스튜디오를 기반으로 실시간 모니터링 UI 디자인 방안에 대해서 연구하고자 한다.
This study was based on Android, one of the representative mobile platforms with the characteristics of connecting to the network anytime, anywhere and flexible mobility. In addition, using a demand prediction algorithm that can know the data of defective products based on AI, we will study the real-time monitoring UI design method based on Android studio with demand prediction data and company time series data.