• 한국산림과학회지
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• 제108권3호
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• pp.440-453
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• 2019

본 연구는 평면 숲동영상 및 VR 숲동영상 시청이 성인의 스트레스 감소에 미치는 영향을 밝히기 위해 수행되었다. 실험은 인공기후실에서 진행되었으며, 피험자는 40명이 참가하였다. 피험자의 스트레스를 유발한 후 2D 회색동영상, 2D 숲동영상, VR 숲동영상을 5분 동안 시청하게 하였다. 실험하는 동안 연속적으로 심박변동성을 측정하여 자율신경계 활동을 평가하였으며, 각 실험 후 설문지를 이용하여 심리 상태를 평가하였다. 생리적 측정 결과 2D 숲동영상은 2D 회색동영상보다 스트레스 지수 감소효과가 크고, HF 증가효과가 크며, 심장박동수 감소효과가 크다는 사실을 확인하였다. 또한 VR 숲동영상은 2D 회색동영상 시청보다 스트레스 지수 감소효과가 크고, LF/HF 증가효과가 크며, 심장박동수 감소효과가 크다는 사실을 확인하였다. 심리적 측정 결과 피험자들은 2D 회색동영상보다 2D 숲동영상과 VR 숲동영상을 더 쾌적하고, 자연적이며, 진정된다고 느꼈다는 사실을 확인하였다. 그리고 2D 숲동영상과 VR 숲동영상이 2D 회색동영상보다 긍정적인 정서를 증가시키고 부정적인 정서를 감소시킨다는 사실을 확인하였다. 이상의 결과를 바탕으로 2D 숲동영상과 VR 숲동영상의 시청은 스트레스 상황을 벗어나 2D 회색동영상을 시청하는 것보다 더 스트레스 지수를 감소시키고, 심장박동수를 감소시키는 것으로 판단된다. 또한 2D 숲동영상은 부교감 신경계의 활동을 증가시키고 VR 숲동영상은 교감 신경계의 활동을 증가시키는 차이점이 있는 것으로 판단된다. 마지막으로 VR 숲동영상의 교감 신경계의 활동 증가는 스트레스, 긴장 등의 부정적 교감신경 활성이 아닌 신기함, 호기심 등의 긍정적 교감신경 활성으로 판단된다. 이러한 연구의 결과가 산림치유의 시각적 효과에 대한 기반이 되길 기대하고, 임업분야에서 4차 산업혁명의 기술인 VR의 활용이 넓어지는 기반이 되길 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권5호
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• pp.431-449
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• 2022

지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.82-98
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• 2023

본 연구는 4차 산업혁명 시대에 기업들이 필수적으로 수행하는 신제품 또는 신 서비스 혁신 과정에서 고객이 참여하였을 때 소비자들의 인식을 조사한 연구이다. 구체적으로, 기업의 신제품 개발을 위한 혁신의 두 가지 유형 (기술 기반의 혁신, 시장 기반의 혁신)과 개발 과정에서 참여한 두 가지 고객 역할 (정보제공자, 공동 개발자)에 따라서 소비자의 제품 평가가 어떻게 달라지는지 조사하고자 하였다. 실험적 방법을 사용하여 가설을 검증한 결과, 신제품 개발 과정에 참여한 고객의 역할에 따라서 소비자의 제품평가는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉, 고객이 신제품 개발 과정에서 시장 정보 제공자로 참여한 경우가 제품의 공동 개발자로 참여한 경우보다 제품 평가에 더욱 호의적인 것으로 나타났다. 추가적으로, 제품 혁신의 종류와 고객 참여 역할 간에는 상호 작용 효과가 나타났다. 즉, 기술 혁신을 반영한 제품이 출시된 경우 두 가지 다른 고객의 역할에 따른 소비자의 제품 평가에는 차이가 없었지만, 시장 혁신 제품이 출시된 경우에는 소비자의 제품 평가에 있어서 고객들이 정보 제공자 역할로 참여한 경우가 공동 개발자 역할로 참여한 경우 보다 더욱 호의적으로 평가되었다. 본 연구는 각 혁신의 타입을 구분하고 동시에 고객들이 혁신 과정에 참여할 때 그 역할에 따라 소비자들의 인식이 어떻게 달라지는지 검증하였다는 점에서 이론적 의의를 가진다. 이후 기업 관점에서 실무적 의의와 함께 한계점을 제시하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권1호
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• pp.1-10
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• 2022

본 연구는 제4차 산업혁명 기술에 의해 선박의 자동화와 지능화가 진전되면서 자율운항선박이 도입되게 됨에 따라 해기사 인력수요축소와 직능 전환 등의 문제가 대두되는 상황에서 해기사의 직무변화와 이에 따른 요구 역량을 분석하고 이를 배양하기 위한 인력양성 방향을 제시하였다. 선행연구 검토와 전문가 집단의 브레인스토밍과 AHP 설문조사를 통해 자율운항선박의 해기사 직무와 역량 요인을 도출하고 그 중요도를 평가하였다. 해기사 승선 자율운항선박의 해기사 직무 중에서 안전 운항과 비상시 대응 그리고 화물의 안전운송 관련 직무요인이 중요한 것으로 나타났으며, 자율운항시스템의 제어 및 운용 역량의 중요성이 매우 높으며 이를 뒷받침하기 위한 육·해상 커뮤니케이션과 AI 및 Big Data 분석 역량이 필요한 것으로 나타났다. 완전자율운항선박의 해기사 직무는 예상하지 못한 비상상황에 대비하여 선박을 안전하게 원격운항시키는 비상상황대처, 원격운항제어, 선박정비·관리 직무 순으로 중요도가 높으며, 해기사 역량에서는 자율운항시스템 제어와 운용 그리고 이를 수행하기 위한 Big Data 와 AI 활용 역량들의 중요도가 매우 높은 것으로 분석되었다, 이러한 요인들의 직무역량 함양을 위한 해기인력 양성 방향과 규모는 기술의 진보에 따라 크게 달라질 수 있는 점을 고려하여 자율운항선박 도입단계별로 필요한 해기사 교육 프로그램과 직무교육 내용 그리고 핵심역량 함양을 위한 교육인프라 구축 방안을 제시하였다. 이 연구는 자율운항선박의 해기사 직무 및 역량 요인을 실무적 관점에서 체계적으로 도출하였으며, 관련 전문가별 인식도를 분석함으로써 자율운항선박 도입에 대한 전문가 차원의 대응 방안을 진단하였다는데 연구의 의의가 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.171-187
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• 2022

최근, 코로나 바이러스 감염증으로 인해 발생한 팬데믹의 영향으로 비대면 서비스에 대한 수요와 발전이 급속도로 진행되고 있는 가운데 중심에 있는 메타버스(Metaverse)에 대한 이목이 집중되고 있다. 가상과 현실을 초월하는 세계를 의미하는 메타버스는 4차 산업혁명 시대에 접어들어 다양한 센싱기술과 3D 재현기술이 융합되어 사용자에게 쉽고 빠르게 다양한 정보를 제공하고 서비스가 가능하다. 특히, 이 가운데 고해상도의 영상촬영이 가능한 무인항공기(UAV) 및 정밀도 높은 LiDAR 센서와 같은 융복합센서의 소형화 및 경제성 증가로 인해 높은 재현도 및 정확도를 가진 3D 공간정보를 획득하여 현실의 쌍둥이를 만들어 시뮬레이션하는 디지털 트윈(Digital-Twin)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 컴퓨터 그래픽 분야의 게임엔진(Game engine)이 강력한 3D 그래픽 재현 및 역학적 연산을 바탕으로 한 시뮬레이션 등이 확장되어 메타버스 엔진으로 발전하고 있다. 본 연구는 무인항공시스템(UAS)과 LiDAR 센서를 융합하여 획득한 정확도 높은 3D 공간정보 데이터를 최근 발표된 메타버스 엔진인 언리얼 엔진을 활용하여 실세계 좌표기반 현실을 반영한 거울세계 형태의 메타버스를 구축하였다. 이후, 다양한 공공데이터를 기반으로 사용자를 위한 공간정보 컨텐츠 및 시뮬레이션을 구축하여 재현 정확도를 검증하고, 이를 통해 보다 실감나고 공간정보 활용성이 높은 메타버스 구축에 대하여 고찰하였다. 또한, 언리얼 엔진을 통해 사용자가 직관적이고 쉽게 접근할 수 있는 메타버스를 구축할 경우 재현도 높은 좌표기반의 3D 공간정보를 통해 다양한 컨텐츠 활용성과 효용성을 확인할 수 있었다.

• 기독교교육논총
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• 제74권
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• pp.107-134
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• 2023

연구 목적 : 본 연구의 목적은 기독교교육 현장에서 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능을 활용한 교육의 올바른 방향성 설정을 위한 기초를 제공하는 것이다. 연구 내용 및 방법 : 이를 위해서 이론 및 문헌 연구로 인공지능의 역사적 발달과정을 통해 인공지능의 특징을 분석했고, 교육의 관점에서 인공지능을 활용한 융합적 교육과 현재 우리나라의 정책적 방향성을 분석했다. 이를 통해 인공지능 시대의 기독교교육의 방향성을 고찰했다. 특히 연속성(continuity)과 변화(change)의 관점으로서 시대가 변해도 기독교교육이 본질적인 연속성을 가지고 지켜나가야 하는 교육목적과 시대상을 반영해 변화되어야 할 교육과정 및 교수학습방법에 대해서 고찰했다. 결론 및 제언 : 본 연구의 결론으로서 인공지능 시대 인공지능을 활용한 교육이라 할지라도 기독교교육의 근본적인 목적을 상실해서는 안 될 것이다. 인공지능을 활용한 교육은 하나님께서 허락하신 사명을 높일 수 있는 도구로서의 역할을 감당하게 해야 할 것이다. 그렇기에 기독교교육은 성경에 근거한 하나님 중심의 교육으로서 창의-융합적 그리스도인 양육을 목적으로 해야 할 것이다. 이를 위해 온라인과 오프라인 학습공간이 융합된 인공지능 기반의 하이브리드 교육환경과 메타버스 교육환경을 적극적으로 활용한 교육환경을 학습자들에게 제공해 줄 수 있어야 할 것이다. 또한 학습자들의 학습 몰입도 및 효과성을 높이기 위해 앞선 교육환경을 적극적으로 반영한 인공 지능 기반 에듀테크를 활용할 수 있어야 할 것이다. 그리고 마지막으로 생동력있는 지식을 가진 그리스도인을 양육하기 위해서 학습자의 적극적인 참여와 협업, 탐구와 성찰의 과정을 통해 지식과 삶의 일치를 추구하는 구성주의 인식론을 근거 이론으로 하는 다양한 교수학습방법의 적용이 필요할 것이다. 이런 접근은 삶의 경험과 지식의 일치를 통해 믿음과 배움의 전체적인 융합을 촉진시킬 수 있을 것이다.

• 서비스연구
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• 제11권1호
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• pp.1-20
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• 2021

본 연구는 패러다임 전환이 필요한 서비스경제시대를 맞이하여 인류가 지속가능한 삶을 영위할 수 있는 새로운 경제시스템 모델 도출을 위해 수행되었다. 지난 역사시대 5천여년간의 경제운용 경험을 토대로 새로운 장기 지속가능발전 모델 구축을 시도하였다. 현재 세계는 자본주의 경제시스템이 주류를 이루고 있으나 많은 문제점을 노정하고 있고, 과거에 공산주의 시스템을 운용하기도 하였으나 실패한 모델로서 지금은 사실상 사라졌다. 사회주의시스템 등을 시도하고 있으나 인류는 이상적인 경제운용시스템을 아직 찾아내지 못하고 있다. 현재 세계는 더 좋은 대안이 없다는 이유로 자본주의 시스템을 주된 경제시스템으로 운용하고 있는데, 제4차 산업혁명의 도래 등 변화되는 경제사회환경이 일자리 부족과 불평등 심화 등 자본주의 시스템의 문제를 심화시키고 있는 상황이므로 이를 개선하는 새로운 경제시스템 모델이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 인류사회가 경험하였거나 경험하고 있는 경제운용시스템을 분석하고, 현대와 미래사회에 이상적이면서 장기적으로 지속가능할 수 있는 경제시스템 모델을 도출하였다. 장기 지속가능한 경제시스템의 조건을 먼저 제시하였다. 우선 현 경제시스템의 문제를 해결할 수 있는 모델이어야 한다. 현대경제사회의 특성과 경제 자체의 본질에 충실한 모델이어야 한다. 그리고 새로운 경제시스템은 인류를 위한 시스템이므로 인류사회의 공통원리에 기반해야 한다. 또한 장기간 지속적으로 인류경제를 발전시킬 수 있는 모델이어야 한다. 인류사회가 요구하는 평등과 자유 등 핵심 가치를 지속적으로 보장하는 모델이어야 한다. 현 경제시스템의 문제를 분석하고, 새로운 시스템에 요구되는 조건을 분석한 후, 새로운 경제시스템이 바탕을 두어야 하는 기본 공리를 제시하고, 이에 기반하여 바람직한 모델을 도출하였다. 도출된 모델의 구조와 구체적인 운용모델을 제시하였다. 향후 본 모델이 국가별로 상이한 환경에서 잘 정착될 수 있도록 운용모델을 구체화하는 연구가 필요하다. 특히 인간 이성의 한계를 보완하는 추가적인 연구가 필요하다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.119-126
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• 2023

오늘날 자동차의 연비 향상 과 동적 거동 향상을 위해서 자동차 부품의 경량화 및 간소화 시대가 형성되고 있다. 설계와 제작의 간소화를 위해 제품 형상을 다양한 부품의 일체화로 진행되고 있다. 예를 들어 3개의 제품을 1개의 제품화 시키기 위해서 아주 협소한 부분까지 제품 가공하는 일이 발생되고 있다. 기존의 부품의 경우 가공의 편의성을 위해 정밀 다이캐스팅 또는 주물 생산으로 가공 후 조립하는데 다중 조립체(multi-piece) 방식은 공정수가 많이 필요로 하며, 부품의 정밀도와 강도를 저하시키는 요인이 된다. 가공 공정을 단순화 시키고 부품의 강도를 확보하기 위해서 일체형으로 제작하는 것이 단점을 극복하는데 매우 유리하지만 깊고 좁은 포켓 부분을 가공 할 경우 장비 자체 스핀들로는 가공이 불가능하다. 문제점을 해결하고자 절삭가공에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 다축 복합가공 기술은 이러한 문제점을 해결할 뿐만 아니라, 지금까지 하나의 공작기계로 여러 공정에 따른 유연한 절삭가공이 어려웠던 복합 형상에도 절삭가공이 가능하다는 등 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 고가의 장비로 인하여 제조경비 상승과 기계를 운영할 수 있는 기술자가 부족한 것이 현실이다. 5축 절삭 가공기에서는 깊고 협소한 구간의 제품을 생산할 때 공구의 간접으로 제품 생산에 사이클 타임이 늘어남은 물론 가공상에 문제점들이 많이 발생된다. 따라서 전용 공작기계 및 다축 복합가공기를 사용해야 한다. 그 대안으로 3축 머시닝센터에서 5축 이상의 다축 복합가공을 할 수 있는 특수 공구로서의 앵글 스핀들(angle spinde)이 사용될 수 있다. 앵글 스핀들 사용함으로 가공 진동 흡수, 낮은 열 발생과 작동 안정성, 우수한 치수 안정성, 강도 확보와 같은 분야에서 다양하고 지속적인 연구가 필요하다.