• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.65-80
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• 2019

ICT 기반의 제4차 산업혁명의 도래는 제조업과 ICT 융합이 새로운 경쟁력이 되고, 생산 방식의 혁명을 일으키며 제조업 위기의 돌파구로 주목을 받으면서 제조업 부활에 날개를 달아주는 요소로 부상하고 있다. 스마트 팩토리가 구현되면 각 공장에서 수집된 수많은 데이터를 기반으로 분석 및 의사결정을 하는 공장 운영체계(Data Driven Operation)를 갖춤으로써 생산현장에서 발생하는 현상과 문제들의 상관관계를 찾아낼 수 있다. 고객의 니즈가 다양해짐에 따라 다품종 대량생산에서 맞춤형 유연생산 체제로의 전환이 요구되며, 기업은 이를 위해 스마트 팩토리의 도입이 필수적이다. 본 연구는 국내 스마트 팩토리 도입 기업들을 대상으로 스마트 팩토리 지속사용의도와 전환의도에 영향을 미치는 요인들을 기술수용모형( Technology acceptance model: TAM)을 토대로 실증 분석한다. 이를 위해 본 연구는 스마트 팩토리를 운영 중인 기업들을 대상으로 온라인과 오프라인을 통해 설문조사를 실시하였으며, 최종적으로 122개의 표본을 분석에 사용하였다. 본 연구의 결과는 스마트 팩토리에 관심 있는 연구자들과 실무자들에게 많은 시사점을 제공할 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.675-684
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• 2019

제4차 산업혁명의 물결 아래 전 세계 선진 국가들은 스마트팩토리를 핵심기반으로 인식하고 관련 정책 수립 및 산업 육성을 통해 국가의 산업경쟁력을 높이고자 노력하고 있다. 국내 관련 부처들도 제조 혁신 3.0 전략을 수립하여 2025년까지 3만개를 목표로 스마트팩토리 확대를 추진하고 있다. 이에 본 연구에서는 그간의 이론적인 취약점 연구들에서는 부족했던 스마트팩토리 보안 관련 기업 실무 사례를 분석하고 동종업계 적용방안을 제시하여 스마트팩토리의 중요정보 보호 및 안정적인 운영이 되도록 기여하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.224-226
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• 2021

최근 제품 생산 과정의 효율성을 높이기 위해서 공장 내 설비 및 기기의 자동화가 진행되고 있으며, ICT, IoT 기술을 이용한 스마트팩토리의 구축이 이루어지고 있다. 스마트팩토리에서 발생하는 많은 문제를 유기적으로 해결하기 위해 설비 및 기기 간의 무선통신 기능과 스마트팩토리의 제조공정 환경을 모니터링하는 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트팩토리의 공정 환경을 원격으로 모니터링 하기 위해 블루투스 모듈, 온습도 센서와 미세먼지 센서를 활용한 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 모니터링 시스템은 아두이노의 센서 값을 블루투스 통신을 통해 무선으로 수집한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.73-76
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• 2020

본 논문은 생산 현장에서 필요로 하는 다양한 스마트팩토리 서비스를 현장 근로자가 직접 기획, 설계, 구현 및 적용 가능한 서비스 플랫폼을 제안한다. 이를 위하여 오픈 하드웨어 개발 도구 등을 활용한 IoT 기반 제조데이터 수집과 이를 활용하여 서비스 화면을 구성할 수 있는 개발도구를 설계하고 구현하였으며, 구현된 프로그램으로부터 제조데이터 기반의 다양한 현장 서비스를 근로자가 직접 만들고 배포할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.442-443
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• 2022

최근 공장의 트렌드가 아날로그 방식에서 스마트 팩토리로 변화함에따라 스마트 팩토리를 편리하게 이용하는 다양한 기능들이 존재한다. 본 논문은 스마트 팩토리의 기능중 스마트 팩토리 내 수요예측의 다양한 기법을 살펴보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.187-189
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• 2023

IoT(Internet of Things), 빅데이터, AI(Artificial Intelligence), 클라우드와 같은 ICT(Information and Communications Technology) 기술이 발전함에 따라 ICT와 제조기술이 융합된 스마트팩토리가 발전하고 있다. 이는 2개의 영역과 5개의 계층으로 구성되어 기타 환경들과 상이한 구조를 가지고 있으며, 각 영역·계층별 발생 가능한 보안위협도 상이하다. 또한, 각 영역과 계층이 연결됨에 따라 발생 가능한 보안위협이 증가하고 있으며, 이에 대한 효율적인 대응을 위하여 스마트팩토리 영역·계층별 환경을 고려한 대응체계 마련이 필요한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 스마트팩토리 영역·계층별 발생 가능한 보안위협을 분석하고, 이에 대응하기 위한 대응체계 도출 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.158-161
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• 2023

스마트팩토리는 기존 제조산업과 ICT(Information & Communication Technology)가 융합된 지능형 공장이다. 이는 직접적인 제조공정 과정이 수행되는 OT(Operational Technology) 영역(0~3계층)과 전사업무 관리를 수행하는 IT(Information Technology) 영역(4~5계층)으로 구분되며, 각 영역과 계층이 연결되어 제조·물류·유통 과정의 자동화 및 지능화를 제공한다. 그러나 각 영역과 계층이 연결됨에 따라 보안위협 벡터가 증가하고 있으며, 다영역·다계층 환경인 스마트팩토리에 적합한 대응체계 연구를 위해 영역별 보안위협 관련 데이터를 통합하여 처리 및 관리하는 아키텍처 연구가 필요한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트팩토리 환경 내 IT 및 OT 영역 장치를 식별하고 보안위협 관련 데이터 통합 처리 및 관리를 위한 아키텍처를 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.179-189
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• 2018

현재 스마트팩토리에 관한 연구는 구축 방안이나 설립 시 고려사항 등에 대해 꾸준히 진행되고 있다. 그러나 스마트 팩토리를 도입한 기업에 대해서는 다양한 연구가 이루어지지 않고 있다. 이 연구에서는 스마트팩토리의 기초단계를 적용한 중소기업을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 만족도의 특성을 확인하기 위해 군집분석을 하였고, 만족도에 따라 어떠한 특성을 가지는지 확인하기 위해 의사결정나무와 나이브베이즈 분석을 하였다. 군집분석 결과 만족도가 높은 그룹과 낮은 그룹으로 나뉘는 것을 확인하였으며, 의사결정나무와 나이브베이즈 분석을 실시한 결과 만족도가 높을수록 생산성 개선 정도가 높은 것을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.73-79
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• 2021

4차 산업 혁명의 물결 속에서 스마트팩토리는 많은 공장에서 요구되고 있다. 하지만, 중소/중견 기업에서는 여전히 노후화된 설비를 보유하고 있어 스마트팩토리의 기초가 되는 데이터 수집 단계에서 어려움을 겪고 있다. 이 연구는 기존 설비의 개조 필요 없이, 설비 제어판의 이미지로부터 데이터를 추출하는 오픈 소스 기반의 기술을 활용 함으로써, 저비용으로 설비 모니터링하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프로토타핑을 통해 자동차 부품 제조 공장의 단조 설비를 대상으로 테스트하고 평가되었다. 평가 결과 저가형 설비 모니터링이 가능함을 확인하였으며, 중소/중견 기업이 스마트팩토리를 구축하는 데 도움을 줄 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제8권2호
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• pp.233-238
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• 2018

중소기업 및 영세기업들은 생산관리 뿐만 아니라 설비, 안전, 에너지 관리 측면에서 중소기업의 운영 관리를 위해서 다양한 시도를 하고 있다. 그러나, 중소기업은 투자 여력이 없어 중소기업의 경영 개선과 생산성 향상을 위한 스마트팩토리 구축이 쉽지 않은 상황이다. 본 논문에서는 중소기업에서 현재 운영 중인 공장 장비를 부분적으로 연동하는 스마트팩토리를 구축 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 중소기업의 스마트팩토리 환경을 단계적으로 구축하여 운영할 수 있도록 전체 제조 공정 중 제품 정보와 출시 정보를 IoT 장치에 이용하여 수집 보관 관리 처리 하도록 하고 있다. 또한, 제안 알고리즘은 장치간 인증 정보를 중앙의 서버가 중앙집중식으로 관리함으로써 IoT 장치 수에 상관없이 IoT간 연계를 자동화하는 특징이 있다. 성능평가 결과, 제안 알고리즘은 스마트팩토리 환경을 구축하기 전의 공장 프로세스와 효율성을 평가한 결과 13.7% 향상된 결과를 얻었고, 공장 내 제품 처리 시간도 19.8% 향상된 결과를 얻었다. 또한, 공정 프로세스에 투입된 인력 투입 비용도 37.1% 감소된 결과를 얻었다.