본 연구는 중소 제조 기업들의 스마트 팩토리 관련 기술의 도입 및 사용과 관련하여 발생할 수 있는 혁신저항에 대한 연구이다. 확장된 혁신저항모델을 활용하여 혁신저항 선행요인들이 혁신저항에 미치는 영향 및 혁신저항이 사용의 도에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 총 176부의 설문데이터를 연구에 활용하였으며, SPSS 25와 Smart PLS 2.0을 활용하여 연구를 진행하였다. 상대적 이점, 적합성, 지각된 위험, 사회적 영향, 조직특성은 혁신저항에 유의한 영향을 미치며, 혁신저항은 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 검정되었다. 연구에 따른 시사점으로서 확장된 혁신저장모델을 활용하여 스마트 팩토리 도입 및 사용의 수준을 제고하기 위한 방안을 긍정적인 요인과 부정적인 요인을 구분하여 제시하였으며, 이를 통해 제고하여야 하는 요인과 감소시켜야 하는 요인들을 구체적으로 제시하였다.
본 논문은 스마트 팩토리(Smart Factory) 디지털 트윈(Digital Twin) 구축을 위해서 다양한 산업용 센서(IoT/비 IoT)로부터 센서데이터를 획득하기 위한 표준 노드(Node)를 생성하고 그룹별/공정별 존(Zone)을 연동하여 상호호환적인 데이터의 교환 기능을 제공함으로써 데이터의 안정성을 확보하고 스마트 팩토리의 디지털 트윈(Digital Twin)을 위한 효과적인 존 마스터(Zone Master) 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 존 마스터(Zone Master) 플랫폼의 Process는 독립된 시스템 간의 센서 객체 및 센서 상호작용이 어떻게 수행하는지를 정의해 주기 위한 인터페이스 명세를 포함하고 있으며 고유의 데이터 교환 규칙에 대한 개별 정책들을 수행하고 있다. 존 마스터 플랫폼 프로세서의 실행 통제를 위한 인터페이스는 시스템관리, 자료교환의 협상(publish-subscribe)을 위한 선언 관리, 센서 객체의 등록 및 상태 정보를 통신하기 위한 객체 관리, 속성 소유권 공유를 위한 소유권 관리, 데이터 동기화를 위한 시간 관리, 데이터 교환에 대한 Route 정보를 위한 자료 분배 관리를 제공한다.
본 논문에서는 블루투스 비콘을 이용한 스마트팩토리 물류추적시스템에서 복수개의 수신 단말기에서 복수개의 비콘 디바이스의 정확한 위치 인식을 위해 디바이스 모드 제어 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 블루투스 4.0 비콘 IPS 서비스를 활용한 비콘 디바이스 이동 추적, 3축 가속도 센서를 활용한 비콘 디바이스 이동 감지, 비콘 디바이스 이동 감지를 통한 블루투스 모드 제어 실험을 진행하였다. 실험을 통해 비콘 디바이스에 구성된 가속도 센서의 데이터를 활용하여 비콘 신호 전송을 제어할 수 있으며, 신호강도(RSSI) 값을 근거로 비콘 디바이스의 이동 경로와 위치 추적이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 공장에너지관리를 위한 IoT 기반 플랫폼 개발에 대한 연구를 다루고 있다. 특히, 스마트팩토리에 대한 고사양성 서비스를 제공하는 것이 아닌, 소규모 공장에서도 적용할 수 있는 시스템을 통해 스마트팩토리로 전향하기 위한 기반을 제공하고자 한다. 본 시스템은 IoT 표준을 기반으로 하고 있으며, 클라우드 서비스와 분석시스템 등을 제공한다.
본 논문에서는 자동 제어 시스템의 이상행위를 분석하기 위하여 MODBUS 프로토콜 기반의 제어 명령을 수집 분류하여 등록된 화이트리스트 기반으로 이를 탐지하는 시스템을 구현하였다. 구현 시스템은 자동 제어 시스템 기반으로 다양한 생산설비를 동작시키는 스마트팩토리 시스템을 비롯하여 국가기간 산업에 활용 가능하며, 생산설비의 이상 작동을 확인하기 위하여 생산설비의 동작 신호를 주기적으로 수집 분석하여 정상적인 작업형태에서 벗어나는 이상 작업을 판단할 수 있도록 구성하였다. 또한, 소형화된 공장 자동화 설비를 구성하여 실제 스마트팩토리 환경에서 제어명령을 수집하고, 수집된 신호로부터 이상 작동을 검출하는 제안 시스템의 구현 결과를 설명한다.
인공지능은 스스로 학습하며 기존 통계 분석보다 탁월한 분석 역량을 지니고 있어 스마트팩토리 혁신에 새로운 전기를 마련할 것으로 기대된다. 이를 증명하듯 스마트팩토리의 주요 분야인 공정 간 연계 제어, 전문가 공정 제어, 로봇 자동화 등에서 활발한 연구가 이어지고 있다. 본 논문에서는 소포물 분류 시스템에 전통적인 룰 기반의 제어 방식 대신 다중 에이전트 강화 학습 제어 방식을 설계 및 적용하여 효과적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
본 연구는 요즘 주목 받고 있는 4차 산업으로 인해 기술이 빠르게 발전하고 오늘날 산업들의 변화 속도는 순식간에 변해가고 있다. 그 중, 인구 고령화로 인해 노동자들이 점점 줄고, 소비자들의 니즈가 다변화, 다양화 되면서 맞춤형 생산이 요구되고 있는 제조업인 스마트팩토리의 여러 가지 시스템을 비교하는 연구를 하고자 한다.
중소·중견기업을 대상으로 하는 정부의 스마트 팩토리 추진 사업에 따라서 전국에 10,000개 이상의 지능형 공장이 구축 완료 또는 구축 예정으로 되어 있고 정부주도로 2022년까지 10만명의 전문 인력 육성을 목표로 하고 있다. 스마트 팩토리는 자동화된 제조현장에 효율적 자원관리 체계와 ICT 기술이 융합되는 형태로 각 지방 정부와 일부 대학, 공공단체 소속 훈련기관등이 중심이 되어 공급자 입장에서 수많은 종류의 교육훈련 과정을 소개하고 있으나 산업계 직업훈련의 표준이라고 할 수 있는 NCS와는 연계성이 부족한 상태로 그 방향성과 적정성은 재고의 여지가 있어 보인다. K 대학의 일학습병행제에 참여 중인 수도권과 충남권 학습기업을 대상으로 스마트 팩토리 도입 희망 여부와 수요를 파악하고 직무 매칭을 통하여 기업 내에서 스마트 팩토리 기술 도입의 창구 역할을 하게 될 실무자를 정의하여 커리어 패스를 감안한 육성목표를 설정하고 스마트 팩토리를 도입 및 운영에 적정한 훈련 필수능력단위와 선택능력단위의 수준, 훈련 시간을 포함하는 NCS 기반 자격 설계 안을 제시하고자 한다.
스마트 팩토리의 중요성이 강조됨에 따라, 스마트 팩토리 구축을 위해 산업용 Ethernet 기반 장치의 활용이 증가할 것으로 전망되고 있다. PROFINET은 SIEMENS사에서 개발한 산업용 이더넷 프로토콜이며, 현재 다수의 스마트 팩토리가 PROFINET 기반 제품으로 구축되고 있는 실정이다. 이에 따라 산업용 사물인터넷(Industrial IoT) 기반의 다양한 서비스 개발 및 활용을 위해 PROFINET 기반의 제조 장비에서 각종 센서 데이터 및 정보를 수집하여 엣지 컴퓨터로 데이터를 전송할 수 있는 IIoT 디바이스가 필요하며, IIoT의 주요 메시징 프로토콜인 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 활용한 데이터 수집 IIoT 디바이스 개발 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 LLM(Large Language Models) 기반의 STT 결합 챗봇 시스템을 제안한다. 제조업 공장에서 안전 교육의 부족과 외국인 근로자의 증가는 안전을 중시하는 작업 환경에서 새로운 도전과제로 부상하고 있다. 이에 본 연구는 언어 모델과 음성 인식(Speech-to-Text, STT) 기술을 활용한 혁신적인 챗봇 시스템을 통해 이러한 문제를 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 작업자들이 장비 사용 매뉴얼 및 안전 지침을 쉽게 접근하도록 지원하며, 비상 상황에서 신속하고 정확한 대응을 가능하게 한다. 연구 과정에서 LLM은 작업자의 의도를 파악하고, STT 기술은 음성 명령을 효과적으로 처리한다. 실험 결과, 이 시스템은 작업자의 업무 효율성을 증대시키고 언어 장벽을 해소하는데 효과적임이 확인되었다. 본 연구는 제조업 현장에서 작업자의 안전과 업무 효율성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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