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[신간] 전남대 나명환 교수(학회 부회장) 도서발간 안내
  • 한국품질경영학회 / 2021-01-06 / 4,359

Big Data 시대에도 꼭 필요한 Small Data
- small data에는 최적화 수법이 필요 -

 

 

현재는 4차산업혁명의 시대로서, 4차산업혁명의 주요기술로 인공지능, 빅데이터, 로봇 등 다양하게 이야기 하고 있다. 빅데이터는 다양한 센서와 통신기술, 저장 공간의 발전으로 정형, 비정형 형태의 데이터가 축적되어, 이를 바탕으로 새로운 인사이트를 창출하여 활용하게 하고 있다. 그러나 모든 분야에서 빅데이터를 항상 수집하고 활용할 수는 없다. 특히, R&D 분야와 같은 분야에서는 빅데이터를 창출할 수도 수집할 수도 없는 경우도 많다. 그러한 경우에는 스몰(small) 데이터로 빅데이터에 버금가는 가치를 창출할 수 밖에 없다. 스몰 데이터로 빅데이터에 버금가는 가치를 찾아내기 위해서는 디자인(design)을 잘하여 인과관계를 나타내는 스몰 데이터를 획득하여야 하고, 적절한 최적화 수법을 활용하여야만 한다. 
최근 나명환(전남대학교 교수), 이명주(서울대학교 책임연구원, 경기대초빙교수), 김재주(서울대학교 명예교수), 박성현(서울대학교 명예교수, 사회적책임경영품질원 회장), 홍성조(동국대학교 교수) 팀은 스몰 데이터의 중요성과 함께 적절한 실험계획(Design of Experiments)을 통하여 스몰 데이터를 획득하고 분석하여 최적화하는 방법을 제시하는 저서를 출판하였다.
신제품이나, 공정개발 시 글로벌 상품평가 및 품질검증 뿐만 아니라  완성품(무인자동차 등등)의 품질을 짧은 기간 내에 최적화하기 위하여 빅데이터를 수집하고 분석할 수 있는 시간 및 여유가 없다. 따라서 이때에는 통계적인 수단으로 실험계획법을 활용하여 최소의 스몰 데이터를 획득하고 이를 분석함과 더불어 품질공학을 융합하여 효과적으로 활용한다면, 고유기술을 더욱 체계적으로 정립할 수 있고, 개발기간 단축과 적은비용으로 빅데이터를 통하여 달성할 수 없는 품질최적화를 스몰 데이터를 과학적으로 최적화하는 방법으로 달성할 수 있다. 고유기술을 극대화하기 위해 품질공학적으로 잡음(주위환경, 자재의 산포 등)에 강건한 실험을 설계하고 실행하는 방법과 동시통계량인 간단한 SN비와 손실함수로 비교 분석하여 최적화 하는 방법을 제시하였으며, 글로벌 품질평가 방법을 통계적인 실험계획법으로 분산분석을 통하여 유의성 검증과 확인실험 방법을 제시하였다.
저서는 R&D 분야에서 산업체 및 연구기관에 종사하는 분들에게 도움이 될 수 있도록 통계적인 방법으로 목표 성과를 달성하는 방법을 제시하였으며, 산업공학, 요업, 화학, 기계, 전기전자, 반도체, 섬유, 생명, 의료공학 및 체육, 보건학 등 다양한 분야에서 스몰 데이터를 활용하여 최적화 했던 다양한 실무 적용 사례를 담고 있다. 예로, 열처리후 변형량 최적화, 화학 제품의 내산성 최적화, Polymer 중합체의 가공조건 최적화 설계, 피막 두께 균일도 향상, 압출성형 도자기의 전사성 최적화, 자동차 도어 개구부의 프레스 성형기술 최적화, NC기계의 볼링가공 운전조건 최적화, 자동차 배기시스템의 소음 최적화 설계, 에어 컴프레셔 개발&설계 최적화, 플라스틱 사출성형 공정조건 최적화, 스폿용접의 가공조합조건 최적화설계, 분체 Pre-Mixer의 배합조건 최적화 설계, IPA(isopropyl alcohol) 농축장치의 운전조건 최적화 사례 등이다. 따라서, 기업이나 공공기관의 연구자와 기술자들을 위한 실용적인 실험계획법과 품질공학의 입문서로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 대학에서는 실험계획법 교재로 활용되고 대학원에서는 품질공학 교재로서 활용 될 수 있을 것이다.
한편, 스마트 공장의 고도화에 한발 다가서고 있는 대기업과 달리, 중소기업의 경우 스마트 공장 신규 구축이 주된 목표인데, 취약한 중소기업의 스마트 공장 고도화를 뒷받침할수 있는 대안 중 하나가 small data의 활용이라고 강조할 수 있다.
나명환 교수는 small data 최적화 뿐만아니라 다양한 빅데이터를 이용하여 연구하고 있는데 스마트 팩토리 및 스마트 팜에서 생성되는 빅데이터를 기반으로 한 인공지능 의사결정 시스템에 대하여 많은 연구를 진행하고 있고, 2016년부터 농촌진흥청 연구비를 지원받아 디지털농업추진단빅데이터일자리팀(팀장 조용빈)과 함께 시설채소인 딸기, 토마토, 파프리카 수량증대 및 품질을 향상하는 환경관리 방안 등을 구명하고 있고, 노지에서의 스마트농법 적용 확대를 지원하기 위해 사물인터넷과 빅데이터를 활용해 노지채소인 양파, 마늘, 배추 작목에 대한 수급예측모델도 개발하고 있다.

 

문의 – 나명환 교수(062-530-3447)

 

 

 

 

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