소비자의 기호가 다양화되면서 다품종 소량생산에 따른 대량 맞춤화에 대한 관심이 높아지고 있으며, 1990년대 후반부터 급격히 확산되고 있는 인터넷의 발달 및 디지털 기기의 확산에 따라 인터넷을 기반으로 한 전자상거래 환경에서의 대량 맞춤화 프로세스는 최근 의류 분야에서 주요한 경향으로 받아들여지고 있다. 대량 맞춤화 의류 제품의 수요는 인터넷 등 IT 기술의 발달과 맞물려 최근 개인의 특성과 취향을 고려한 인터넷 맞춤서비스를 기반으로 증가추세에 있으며, CAD 등의 테크놀러지의 활용을 통하여 디자인, 패턴제작, 재단 등의 자동 시스템을 도입함으로써 그 영역을 확장하고 있다. 이에 발맞추어 국내에서는 '디지털 패션 시스템'을 통해 3차원 바디 스캔, 3차원 컴퓨터 그래픽스, 3차원 Simulation, DID, DTP, 맞춤주문형 제품의 대량 생산기술 등의 단위 기술이 기업단위로 활용되는 등 가상현실을 이용한 3차원 가상쇼핑 등을 포함하는 기술로서 차세대 섬유패션 산업의 창출에 기여하고 있다. 그 중, 디지털 텍스타일 프린팅은 디자인에서부터 날염까지 전체 공정을 컴퓨터로 처리하여 기존의 복잡한 날염 공정을 단축하여 다품종 소량생산이 가능한 날염 방식으로, 대량 맞춤형 프로세스를 지원하며, 프로슈머(prosumer)로서의 소비자가 직접 참여하여 그들의 욕구를 최대화 할 수 있는 소비자 만족을 극대화 시킬 수 있는 대량 맞춤화 프로세스 중 하나의 단계로 소비자의 수요 반영하는 요소로 작용하고 있다. 즉, 디지털 패션 시스템에서의 디지털 텍스타일 프린팅은 대량 맞춤형 의류 제품에 있어 소비자 만족도와 직결되는 요인으로 분석된다. 따라서, 본 연구에서는 디지털 패션 시스템 기반의 대량맞춤형 섬유제품 및 디지털 텍스타일 프린팅 적용 섬유제품에 대한 기초 평가 문항을 제시하고, 소비자 태도를 분석하여 제시하였다. 또한, 분석된 기초 소비자 태도를 반영하여, 디지털 패션 시스템 기반의 디지털 텍스타일 프린팅(Digital Textile Printing) 의류 제품의 선호도, 인지도, 수요도 및 구입의향을 분석하여 최종적으로 디지털 패션 시스템에 적용된 디지털 텍스타일 프린팅 의류 제품의 수요 경향을 제시하였다.
분자모사 시뮬레이션은 일반 컴퓨터로는 수행이 불가능한 대량의 연산을 요구하기 때문에. 현재까지는 적극적으로 활용되는 한계가 있다. 그리드 컴퓨팅을 이용하여 요구되어지는 대량 컴퓨팅 파워를 해결할 수 있지만, 응용 특성에 최적화되게 설계된 그리드 컴퓨팅 시스템의 부재하기 때문에 활용되어지기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 목표로 하는 분자모사에 최적화된 그리드 시스템 (Molecular Grid System) 구축에 관한 내용을 기술을 하고 있다.
무선통신기술은 연결 중심의 IoT 시대에서 중요한 역할을 하고 있다. IoT 기기 간 데이터 통신을 위해 Bluetooth, NFC와 같은 기술이 활용되지만, 호환성의 문제가 있다. 비가청주파수를 활용한 데이터 통신 연구는 기존의 무선통신기술이 가지는 모듈 의존성, OS 종속성 문제를 해결하였다. 하지만 기존 연구 결과는 소량 데이터만 전송 가능하고, 데이터 전송량을 늘릴 경우 전송시간 대비 효율이 낮았다. 본 논문에서는 비가청주파수를 활용하여 대량의 비트를 여러 개의 프레임으로 나누어 연속적으로 전송하기 위한 통신 프로토콜을 제안한다. 이는 소량 데이터를 전송하는 기존 연구 결과의 높은 정확도와 함께 송신부와 수신부의 유기적인 상호작용을 통해 대량의 데이터 전송에 적합한 알고리즘이다.
정보통신기술의 발전과 생산되는 데이터의 양적 증가에 따라 빅데이터에 대한 관심이 증대되고 있다. 빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스의 데이터 저장 관리 분석 능력을 초과하는 다양한 형식을 가진 대량의 데이터를 의미한다. 여러 분야에서 빅데이터가 생성, 분석, 활용되고 있는데, 특히 보건의료 및 바이오 분야에서의 빅데이터 분석은 사회경제적으로 큰 영향력을 발휘할 수 있기 때문에 크게 주목 받고 있다. 본 연구에서는 보건의료 분야에서 생성되는 데이터의 특징과 빅데이터 분석 프로세스에 대해서 조사하였고, 국내 외 빅데이터 정책 및 활용사례를 분석하였다. 그리고 현재의 빅데이터 활용 장벽을 극복할 수 있는 몇 가지 전략을 제시하였다. 대량의 데이터에서 유용한 정보를 생성해내는 빅데이터 분석 기술은 보건의료 및 바이오 분야에서 국가경쟁력을 향상시키는 중요한 기반이 될 것이다.
온실가스 저감 및 자원활용 목적으로 고로슬래그 미분말을 다량으로 활용한 콘크리트에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 조기강도 및 내구성능 확보에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 무수석고 함량(0%, 4%, 6%, 8%, 10%)에 따라 고로슬래그 미분말을 대량 활용한 콘크리트의 수화, 강도발현, 크리프, 탄산화, 건조수축 특성을 분석하였다. 무수석고를 바인더의 4~6% 수준으로 치환할 경우 고로슬래그 미분말 대량 활용 콘크리트의 가장 취약점인 초기강도 발현을 보완할 수 있으며, 내구성 측면에서도 보통 포틀랜드 시멘트를 사용한 콘크리트와 유사한 성능을 발현하는 것을 알 수 있었다. 반면, 무수석고를 8% 이상 활용할 경우 초기강도 증진 효과가 미흡한 결과를 나타냈다.
WPS(WiFi Positioning System)는 무선 AP의 정보를 통해 현재 이동 객체의 위치를 찾는 시스템이다. 일반적으로 WPS는 실내외에 존재하는 고정 AP 신호 세기 특징을 활용하여 무선 LAN을 보유한 이동 객체가 현재 자신의 위치를 판단할 때 사용된다. 그러나 지금까지 WPS 기술을 대량의 이동객체를 관리하기 위한 목적으로 활용한 연구는 거의 없다. 본 논문은 스마트폰 환경에서 WPS의 기능과 테더링을 응용하여 대량의 이동객체의 이탈을 판단하기 위한 기법과 이를 확장하여 위치까지 추적할 수 있는 시스템에 대하여 제안한다.
대량 생산은 오랫동안 다양한 제품 생산방법으로서 기업의 전략을 수립하는 데 있어 가장 중요한 생산 패러다임이었다. 하지만 기업의 경쟁 환경과 소비자의 요구가 다양화함에 따라 이제는 대량 생산이 가장 중요한 패러다임이 될 수 없다. 특히 소비자들의 요구사항은 더욱 다양해지며, 빠르게 변화하여 기업들은 소비자들의요구에 대응하기 힘들어 지고 있다. 대량 맞춤(Mass Customization)은 이런 흐름을 반영하여 가장 주목 받는 패러다임으로서 대량 맞춤은 고객의 요구에 맞춘 다양한 제품을 저렴한 비용으로 생산해 내는 것이 목적이다. 본 연구에서는 프로덕트 아키텍처 시스템(Product Architecture System)의 이론과 개념을 활용하여 대량 맞춤형 서비스를 실현하는 방법을 구체화하였고 이를 캠핑카의 내부 퍼니처 모델 중심으로 사례 연구하였다. 특히 기존에 기업에서 생산성을 중심으로 제품 플랫폼(Product Platform)과 모듈(Module)을 개발하던 것과는 달리, 소비자의 요구사항을 최우선으로 반영하여 제품 플랫폼(Product Platform)과 모듈(Module)을 개발하고 구성하는 방법을 제시하였고, 그 효용성에 대해 고찰하였다. 연구 결과로는 프로덕트 아키텍처 시스템의 내부 요인을 통해 디자인하고 외부 요인으로 결과물의 효과성을 검증하여 교체성, 재활용성, 라인업, 충전성 등에서 효과적임을 확인할 수 있었다. 추후 프로덕트 아키텍처 시스템을 활용한 디자인 프로세스를 통해 추가적인 실증연구로 이어지길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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