지은이 : 김일중
(경영정보시스템) 박사현) 한국과학기술원(KAIST), 제조AI빅데이터센터장 책임교수 한국IT서비스학회, 첨단제조 전문위원장 한국국방기술학회, 국방 제조AI 전문위원장 ■ 제조AI 관련 경력• 인공지능 제조플랫폼(KAMP) 운영기관, 센터장, 중소벤처기업부• OECD 고위급 라운드테이블, 중소제조 협의위원• 대통령직속 4차산업혁명위원회• 중소벤처기업부 R&D 미래전략 라운드테이블, 자문위원• 삼성전자 상생협력아카데미 제조AI 강연• 세계경제포럼(다보스포럼) Lighthouse factory 국내 평가위원• 국내 중소 제조기업 AI 컨설팅 및 현장 적용 30회 이상 수행• 제조데이터, AI 관련 다수 SCI, KCI(DBpiaTop 5%) 논문 보유
지은이 : 유승화
(물리학) 박사현) 한국과학기술원(KAIST), 기계공학과 교수 멀티스케일 역학 및 재료모델링 연구실■ 제조 AI 관련 경력• 인공지능 활용 소재 및 구조 설계 특허/논문 다수 출판• AI 컨설팅 지원사업에서 AI전문가로 중소/중견기업 자문• 머신러닝 활용 복합재 설계 방법 개발 및 중소/중견기업 자문
지은이 : 임성훈
(산업공학) 박사현) 울산과학기술원(UNIST) 산업지능화연구소장 | 산업공학과/인공지능대학원 교수 산업지능 연구실■ 제조 AI 관련 경력• 중소벤처기업부 전략위원회 위원 | 서비스분과위원장• 인공지능을 활용한 제품 불량예측 및 공정 최적화 관련 SCI급 논문 다수 출판 및 정부/산업체 연구과제 다수 수행• AI 컨설팅 지원사업에서 AI 전문가로 중소/중견기업 자문
지은이 : 김흥남
(전산학) 박사현) 한국과학기술원(KAIST), 제조DX추진본부장 | 교수 전) 한국전자통신연구원(ETRI) 원장 ■ 제조 AI 관련 경력• 인공지능제조플랫폼(KAMP) 운영기관, 과제책임자, 중소벤처기업부• 제조데이터 기반 스마트공장 사례발굴 전문가 간담회, 전문가, 대통령직속 4차산업 혁명위원회• 스마트공장 제조데이터 전문가 간담회, 전문가, 스마트제조 혁신추진단• 중소벤처기업부 전략위원회 위원 | 정책분과위원장• 제조데이터 촉진자양성과정, 과제책임자, 중소벤처기업부
지은이 : 신민수
(경영정보시스템) 박사현) 한양대학교 경영학부 교수 | 인포메틱스학과 학과장 ■ 제조 AI 관련 경력• 중소벤처기업부 전략위원회 위원 | 서비스분과 위원장• 인공지능을 활용한 제품 불량예측 및 공정 최적화 관련 SCI급 논문 다수 출판 및 정부/산업체 연구과제 다수 수행• AI 컨설팅 지원사업에서 AI 전문가로 중소/중견기업 자문
지은이 : 박준용
(경영정보시스템) 박사현) 한국과학기술원(KAIST) 제조AI빅데이터센터 | 교수 ■ 제조 AI 관련 경력• 머신러닝 활용 논문 다수 출판• 스마트제조혁신추진단 AI 전문위원• 중소벤처기업부 AI 컨설팅 지원사업 제조기업 AI 전문가• 중소기업중앙회 스마트공장구축지원사업(삼성, 포스코) 선정위원
지은이 : 권종원
(전자전기컴퓨터공학) 박사 현) 한국산업기술시험원 산업지능화기술센터 | 센터장 ■ 제조 AI 관련 경력• 중소벤처기업부, 전략위원회 산하 AI데이터 · 제도분과위원회 분과위원• 대한전자공학회 시스템 및 제어 소사이어티 스마트팩토리 연구회 위원장• 디지털 산업혁신 빅데이터 플랫폼(www.bigdata-dx.kr) 총괄책임자• ISO/IEC JTC 1 SC 31 (자동식별 및 데이터 수집), ISO/IEC JTC 1 SC 40 (IT 서비스 관리 및 IT 거버넌스), ISO/IEC JTC 1 SC 42 (인공지능), IEC TC 124 (스마트 웨어러블) 국제표준 전문가 및 관련 국제표준 다수 개발• KS X 9101-1 등 제조 분야 기업업무시스템 간 제조업무데이터교환 국가표준 개발
저자 소개
제조AI빅데이터 분석기법(코딩편)을 읽는 분들께
챕터별 실습 제조AI데이터셋
Chapter 1. 제조AI 개관
1. 제조데이터 및 AI의 등장
2. 제조데이터 개관
2.1 제조데이터란?
2.2 제조AI데이터셋이란?
2.3 제조데이터 형태
2.4 제조데이터 품질 및 평가체계
2.5 제조데이터 표준
2.6 제조데이터 가격책정
3. 제조AI 개관
3.1 제조AI란?
3.2 지도학습과 비지도학습
3.3 제조AI 거버넌스 및 구성요소
3.4 제조AI 개발 및 적용의 과학적 수행절차
4. 제조데이터 및 AI 분석목적
4.1 기술적 제조데이터 및 AI 분석목적
4.2 경영 전략적 제조데이터 및 AI 분석목적
5. 제조데이터 및 AI 지능형 공장의 주요 성과지표
6. 빅블러 시대의 제조데이터 및 AI 싸이언티스트
- Quiz 확인문제
- 별첨 : 2023년 하노버 메세 한국팀 기사
- 인터뷰 : 스마트제조혁신추진단 안광현 단장
- 별첨 : KAMP 플랫폼 제조AI데이터셋 정리표
Chapter 2. 제조AI 개발환경 설정
1. 아나콘다(Anaconda) 설치
2. 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 실행하기
3. 가상환경 만들기
4. 텐서플로우(TensorFlow) 설치하기
- Quiz 확인문제
Chapter 3. 제조AI 개발 맛보기
1. 화학물 제조공장 현장 문제 파악
2. 제조데이터 준비하기(KAMP 제조데이터 거래소)
2.1 양품 제조데이터 준비하기
2.2 불량 제조데이터 준비하기
3. 제조 AI 프로그램(K-최근접 이웃 알고리즘)
3.1 첫 제조AI 코딩 시작점
3.2 제조데이터 라벨링
3.3 훈련세트와 테스트세트 구축
3.4 제조AI 모델 생성, 예측
4. 전체 소스코드
- Quiz 확인문제
Chapter 4. 제조AI데이터 품질관리(전처리)
1. 제조AI데이터셋 품질관리 개요
2. 실습에 활용할 제조AI데이터셋 다운로드
3. ‘제조AI데이터셋 품질확보 방법론’ 실습
3.1 완전성 평가 및 확보
3.2 유효성 평가 및 확보
3.3 일관성 평가 및 확보
3.4 유일성 평가 및 확보
3.5 정확성 평가 및 확보
- Quiz 확인문제
Chapter 5. 숫자 제조데이터 기반 AI 개발
1. 사출성형 제조공장 현장 문제 파악
2. 사출성형 제조데이터 준비하기
3. 제조AI 프로그램(Random Forest)
3.1 제조데이터 불러오기
3.2 제조데이터 탐색하기(EDA, Exploratory Data Analysis)
3.3 제조데이터 전처리
3.4 제조AI 모델 생성 및 학습
3.5 정답(양품/불량) 예측하기
3.6 변수 중요도 확인하기
4. 전체 소스코드
- Quiz 확인문제
Chapter 6. 이미지 제조데이터 기반 AI 개발
1. 전기아연도금 제조공장 현장 문제 파악
2. 전기아연도금 제조데이터 준비하기
3. 제조AI 프로그램(CNN)
3.1 제조데이터 경로 지정
3.2 제조데이터 전처리 옵션 설정
3.3 제조데이터 불러오기 및 전처리
3.4 제조AI 모델 생성 및 평가
3.5 제조AI 모델 평가
3.6 제조AI 모델 테스트
4. 전체 소스코드
- Quiz 확인문제
Chapter 7. 소리 제조데이터 기반 AI 개발
1. 도금 제조공장 현장 문제 파악
2. 도금 열풍건조 소리 제조데이터 준비하기
3. 제조AI 프로그램(LSTM)
3.1 소리 제조데이터 살펴보기
3.2 제조데이터 불러오기 및 특징 추출
3.3 제조데이터 전처리
3.4 제조AI 모델 생성
3.5 제조AI 모델 평가
4. 전체 소스코드
- Quiz 확인문제
맺음말
부록
부록 A | 교재 실습, 유형별 제조AI데이터셋 정리표
부록 B | KAMP 플랫폼, 실습 제조데이터셋 다운로드 방법
부록 C | Quiz 확인문제 정답 및 해설
도서 DB 제공 - 알라딘 인터넷서점 (www.aladin.co.kr)