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예측모델

개요​

이 화면은 무엇인가요? 설비 고장 예측에 사용되는 머신러닝 모델을 등록·관리하는 화면입니다. 모델 유형, 학습 데이터, 정확도, 활성화 상태를 관리합니다.

누가 사용하나요?​

  • 데이터분석가
  • 보전엔지니어

언제 사용하나요?​

  • 설비 고장 예측 모델을 등록하거나 성능을 관리할 때

주요 기능​

목록 조회, 상세 입력, 필터 검색, CSV 내보내기를 지원합니다.

입력 항목 가이드​

항목설명입력 방법예시
모델코드(필수) VARCHAR텍스트 입력-
모델명(필수) VARCHAR텍스트 입력-
설명TEXT텍스트 입력-
설비IDUUID목록에서 선택-
모델유형(필수) regression / classification / timeseries / anomaly_detection목록에서 선택-
알고리즘VARCHAR텍스트 입력-
학습데이터시작일DATE달력에서 선택-
학습데이터종료일DATE달력에서 선택-
학습샘플수INT숫자 입력-
정확도DECIMAL숫자 입력-
정밀도DECIMAL숫자 입력-
재현율DECIMAL숫자 입력-
모델버전VARCHAR텍스트 입력-
모델파일경로VARCHAR텍스트 입력-
상태draft / training / validated / deployed / retired목록에서 선택-
배포일시TIMESTAMP달력에서 선택-
최종예측일시TIMESTAMP달력에서 선택-

자주 묻는 질문 (FAQ)​

Q. 이 화면의 데이터는 어디에 활용되나요?

A. 이 화면에서 등록·관리하는 데이터는 관련 화면에서 참조되며, 대시보드와 분석 리포트에 반영됩니다.


📋 참고: 데이터 구조 (개발자/관리자용)

입력 항목 설명​

항목의미타입필수왜 필요한가
모델코드model_codeVARCHAR✅-
모델명model_nameVARCHAR✅-
설명descriptionTEXT-
설비IDequipment_idUUIDequipment_master 테이블 참조 (equipment_name 표시)
모델유형model_typeregression / classification / timeseries / anomaly_detection✅-
알고리즘algorithmVARCHARXGBoost, LSTM, Isolation Forest 등
학습데이터시작일training_data_startDATE-
학습데이터종료일training_data_endDATE-
학습샘플수training_sample_countINT-
정확도accuracy_scoreDECIMAL-
정밀도precision_scoreDECIMAL-
재현율recall_scoreDECIMAL-
모델버전model_versionVARCHAR-
모델파일경로model_file_pathVARCHAR-
상태statusdraft / training / validated / deployed / retired-
배포일시deployed_atTIMESTAMP-
최종예측일시last_prediction_atTIMESTAMP-

데이터 관계​

참조하는 테이블​

  • 예측결과 (1:N) 예지보전모델→예측결과

참조받는 테이블​

  • equipment_master (1:N) 설비→예지보전모델
  • 직원 (1:N) 직원→예지보전모델(담당자)

화면 설정​

목록 컬럼​

컬럼렌더링고정정렬
모델코드link-✅
모델명기본-✅
설비ID기본-✅
모델유형tag-✅
알고리즘기본-✅
정확도percent-✅
모델버전기본-✅
상태badge-✅

필터 설정​

필드필터유형
모델코드search
모델유형select
상태select

폼 구성​

기본정보​

필드필수읽기전용비고
모델코드✅
모델명✅
설비ID
모델유형✅
알고리즘
모델버전
상태

학습데이터​

필드필수읽기전용비고
학습데이터시작일
학습데이터종료일
학습샘플수

성능지표​

필드필수읽기전용비고
정확도
정밀도
재현율

배포정보​

필드필수읽기전용비고
모델파일경로
배포일시
최종예측일시
설명