Acknowledgement
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
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2022.10a
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- Pages.447-449
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- 2022
A Study on the UI Design Method for Monitoring AI-Based Demand Prediction Algorithm
AI 기반 수요예측알고리즘 모니터링 UI 디자인 방안 연구
- 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)
- Published : 2022.10.03
Abstract
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.
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.