데이터 모델링에 관한 소고

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데이터 모델링은 예를 들어 제조 공정에서 발생하는 다양한 변수와 상호작용을 이해하고 표현하기 위한 기술입니다. 이를 통해 우리는 불량 발생에 영향을 미치는 주요 변수들을 식별하고, 이러한 변수들 간의 관계를 파악할 수 있습니다. 데이터 모델링을 통해 불량 발생 원인을 정확하게 분석하고, 불량율을 예측할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다.

데이터 모델링은 대규모 데이터 세트를 사용하여 분석을 수행하고, 이러한 데이터를 기반으로 예측 모델을 개발하는 프로세스입니다. 이를 위해 데이터 모델링은 데이터 수집, 전처리, 특성 추출, 알고리즘 개발 등 다양한 단계를 거칩니다. 데이터 모델링은 통계 기법, 기계 학습, 인공지능 등의 다양한 기술을 활용하여 불량율 모델을 구축하는 데 사용됩니다.

불량율 모델링은 제조 업체에 많은 이점을 제공합니다. 이를 통해 우리는 제조 공정에서 불량 발생을 사전에 예측할 수 있으며, 조치를 취하여 불량률을 최소화할 수 있습니다. 이는 제품 품질 향상, 생산성 향상, 고객 만족도 향상 등에 긍정적인 영향을 미칩니다.

따라서 데이터 모델링은 제조 공정에서 불량율 모델링을 위해 필수적인 도구이며, 기업의 경쟁력을 강화하고 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 수행합니다.

본 리포트에서는 교과서적이 아닌 실제 제조공정에서 이러한 데이터 모델링을 적용할 때 생기는 일반적인 어려움에 대해서 언급하면서 바람직한 방향제시를 하도록 하겠습니다.

문제의 단순화: 단일 변수 표현

대다수 제조공정에서의 문제를 일으키는 변수들은 단순하지 않고 수많은 x1, x2, x3, ... 등의 다변수 입니다. 다변수는 매우 복잡하게 문제를 만들 수 있으므로, 일단 단일 변수로 표현하는 것은 데이터 모델링에서 중요한 단계 중 하나입니다. 다변수 데이터를 예를 들어, 면적, 두께 등과 같은 기본적인 물리량으로 하나의 값으로 표현함으로써, 다양한 변수 간의 복잡한 관계를 단순화하고 이해하기 쉬운 형태로 변환할 수 있습니다. 이렇게 하는 이유는, 이러한 변환을 통해 복잡한 변수들을 볼 필요 없이 직관적으로 문제를 일으키는 원인계의 영향을 쉽게 보일 수 있습니다.

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