# 스마트제조 IIoT 센서 데이터 전처리 실무 — 강의자료

## 과정 개요

설비 IIoT 센서에서 수집되는 시계열 데이터를 정제하고 분석 가능한 형태로 전처리하는 실무 과정

진동·온도·전류 등 다채널 센서 데이터의 결측·이상치를 처리하고, 시계열 특성을 반영한 전처리 파이프라인을 구축합니다.

| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 난이도 | 중급 |
| 진행 방식 | 기업교육 |
| 표준 소요시간 | 16시간 (2일) |
| 대상 | 스마트팩토리 데이터 담당자, 설비 엔지니어 |
| 관련 기술 | Predictive Maintenance, IIoT, Data Engineering |

## 학습 목표

- 다채널 IIoT 시계열 데이터 구조 이해
- 결측치·이상치 탐지 및 처리
- 시계열 전처리 파이프라인 구축

## 모듈별 강의 내용

### Module 1. IIoT 시계열 데이터 이해

- 다채널 센서 데이터 구조
- 샘플링·동기화 이슈

여러 센서가 서로 다른 주기로 데이터를 보내면 시간을 맞추는 것부터 문제가 됩니다. 다채널 센서 데이터의 구조와 동기화 이슈를 이해합니다.

### Module 2. 결측·이상치 처리

- 결측치 보정 기법
- 이상치 탐지 방법

센서가 잠깐 끊기거나 튀는 값을 내는 경우를 어떻게 보정할지, 실제 데이터로 결측치·이상치 처리를 실습합니다.

### Module 3. 전처리 파이프라인

- 시계열 특성 반영 전처리 설계
- 파이프라인 구현 실습

시계열 데이터의 특성(추세, 주기성)을 반영한 전처리 파이프라인을 설계하고 구현합니다.

## 진행 안내

각 모듈은 개념 설명 후 실습으로 이어지는 순서로 진행합니다. 모듈별 실습 문제는 별도 워크북 문서를 참고하세요.