본 논문에서는 4차 산업의 제조 혁신을 위한 새로운 방안의 스마트 팩토리를 실헌하기 위한 주요 부품 중에 하나인 리니어 모션 가이드(LM 가이드)에 필요한 센싱 시스템을 제안하였다. 공장 자동화와 정밀 측의 핵심 부품인 LM 가이드를 고정밀, 고정도로 제어할 수 있는 변위 센싱 시스템의 개발이다. 기존의 광학식이나 자기식 변위 센서 기술의 한계를 극복할 수 있도록 와전류(Eddy Current) 기법을 이용하여 LC 공진기와 전도체를 LM 가이드에 장착할 수 있도록 제안하였다. 또한 와전류 센싱부에서 출력되는 미세 인덕턴스 값을 측정할 수 있도록 디지털 신호처리 기술과 컴퓨터/산술 기술을 FPGA를 이용한 HW 시스템을 제작하여 다양한 실험을 진행했다. 본 논문에서 구현한 HW 센싱 시스템을 이용함으로 LM 가이드를 실시간으로 직선 이동시킴으로 실시간으로 변위 값을 디스플레이 부로 출력되어 측정이 가능하다. 개발된 시스템은 LM 가이드의 직선 운동시 변위 값의 분해능과 응답속도 면에서 우수함이 확인됨으로 스마트 팩토리 뿐만 아니라 다양한 장비에도 적용이 가능하다.
본고에서는 최근 전 세계적인 화두로 떠오르고 있는 '제 4차 산업혁명'에 대해 살펴보고, 우리나라가 타국가 대비 경쟁우위에 있는 최첨단의 정보통신기술(ICT)을 활용하여 제조업 혁신을 선도하기 위한 방안에 대해 알아본다. 특히 국가 경제에 커다란 비중을 차지하고 있는 제조분야의 새로운 패러다임에 대응하고 선진국형 제조 산업 육성을 위해 CPS(Cyber-Physical Systems, 사물지능제어(事物知能制御)시스템)기술에 기반한 스마트팩토리 구현 기술을 제시하고자 한다.
2011년 사업을 시작해 현재 국내 최고의 통합 솔루션 전문기업으로 발돋움한 (주)뉴론웍스는 대한민국 ICT의 역사를 개척한다는 자부심으로 가득한 회사이다. 제조 ICT, 물류 ICT 등 다양한 ICT 서비스를 제공하고 있으며, 전체 직원의 70%가 연구 개발 인력으로 이루어져 있다. 이러한 인적 자원은 (주)뉴론웍스가 중소 규모 SI 플랫폼, 클라우드 기반 모바일 솔루션, 웹서비스, 스마트팩토리 솔루션 등 여러 첨단 융합 ICT 분야에서 우수한 기술력과 경쟁력을 축적하는 데 중요한 바탕으로 작용했다. 한편 섬유정보화 전문기업인 (주)보강시스템은 1994년 설립 이후 제직, 염색, 후가공 등 섬유업종 정보화 시스템을 구축해왔다. 보강시스템의 솔루션은 20년 간의 축적된 기술력을 바탕으로 230여 개의 섬유업체에서 이용되고 있다. 각자의 전문 분야에서 인정받고 있는 뉴론웍스와 보강시스템은 IoT 기반의 스마트 팩토리 구현을 위해 힘을 합쳤다. 하지만 인적 자원에 투자를 함에도 중소기업 단독으로 기술 개발 및 성장을 하는 데는 한계가 있었고, 고민 끝에 한국정보통신기술협회(TTA)의 표준 자문서비스의 문을 두드리게 되었다.
본 논문에서는 스마트 팩토리의 자동화 공정을 위하여 제품 자동 판별과 불량 시 작업자에게 자동으로 통보해주는 시스템을 설계한다. 생산라인의 효율을 극대화하기 위해서는 작업자의 개입이 적은 상태로 시스템에 의해서 자동으로 공정이 이루어져야 한다. 따라서 본 시스템을 적용해 작업자는 자동으로 돌아가는 라인에 크게 개입하지 않고 문제가 발생했을 때만 투입되어 조치할 수 있게 된다. 따라서 생산과 효율을 크게 증가시키면서 작업자의 실수를 미연에 방지하고 제품의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
최근 들어 다양한 제약 조건이 있는 스마트 시티나 스마트 팩토리와 같은 도메인들 내에서 태스크들을 효과적으로 처리하기 위해서 MEC 기술이 많이 사용되고 있다. 그러나 이러한 도메인에서 발생하는 복잡하고 동적인 시나리오는 기존의 휴리스틱이나 메타 휴리스틱 기법을 이용하여 해결하기엔 계산 복잡도가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 최근 들어 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법 중 하나로 강화학습과 딥러닝이 결합된 DRL 기법이 주목을 받고 있다. 본 연구는 스마트 팩토리 환경에서 종속성을 가진 태스크들이 실행시간과 태스크가 처리되는 MEC 서버들의 로드 표준편차를 최소화하는 태스크 스케줄링 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안 기법은 태스크가 증가하는 동적인 환경에서도 좋은 성능을 보임을 증명하였다.
독일의 'Industry 4.0'의 등장으로 제조 산업에 ICT를 융합하여 생산능력을 극대화하는 스마트 팩토리 구현과 관련한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 현재의 시스템은 장비의 임베디드 시스템에 선언된 데이터를 통해 설비를 제어하는 중간 수준의 스마트 팩토리에 머무르고 있다. 본 논문에서는 스마트 팩토리 구현을 위해 장비의 변수 정보를 D/B화하여 장비를 제어하는 IoT 기반의 장비 제어방법을 제안한다. 제안하는 방법은 장비 내에 설치된 모든 제어장치의 변수를 서버의 D/B table에서 호출하여 변수로 사용한다. 이러한 방법을 사용할 경우 적은 네트워크 자원으로도 다수의 장비를 보다 빠르게 제어할 수 있어 공장의 효율적인 운영이 가능할 것이다.
최근 사물인터넷 분야에서 스마트 팩토리 부분은 많은 주목을 받고 있으며 관련된 연구도 많이 진행되고 있다. 기존의 스마트 팩토리 플랫폼은 제품 생산 효율성을 높여 비용을 줄이는 것을 목표로 센서로부터의 데이터 수집과 클라우드로의 전송, 대규모 데이터 분석을 통한 의사결정 등 자동화 부분에 집중되어 있다. 본 논문에서는 웹 GUI를 활용하여 응용 개발의 편의성을 높여 개발자가 아닌 공정관리자가 직접 공정을 제어할 수 있도록 했으며 유사 환경이 구축된 다른 공장에서 기존에 만들어진 공정 프로그램을 공유하고 재수정할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한, 프로토타입을 구현하여 제안된 웹 GUI기반 스마트 팩토리 공정 관리 및 공유 시스템의 운용 가능성을 검증하였다.
최근 4차 산업혁명 시대에 부응하여 스마트 팩토리 수요가 증가하고 있다. 스마트 팩토리는 기본적으로 방대한 데이터를 기반으로 하는 제조업으로 많은 데이터 처리를 위한 IT 서비스를 필요로 하게 되고 이는 데이터센터의 건립을 가속화하고 있다. 데이터센터의 전산장비는 발열부하와 사용시간 측면에서 일반적인 시설의 냉방 기술과는 다른 차원으로 접근이 필요하다. 본 연구는 최근 데이터센터 냉방 시스템 설계에서 검토해야 할 요인과 기술 변화 트렌드를 조사하고 사례기업의 시설 구성을 위한 각종 기술적 방식을 비교 검토하여 설계안을 결정하는 프로세스를 도출하고 결론에 해당하는 개념 설계안을 제시하고자 한다.
스마트 팩토리는 설계 개발, 제조, 유통 물류 등 생산 전체 과정에 정보 통신 기술을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도 등을 향상시킬 수 있는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리에서 발생되는 데이터의 양은 공장의 규모 및 시설 수준에 따라 많은 차이를 보이지만, 기존의 생산관리시스템을 활용하여 방대한 양의 데이터를 발생시키는 스마트 팩토리 환경에 적용하기에 어려움이 있다. 이로 인해 방대한 양의 빅데이터 처리할 수 있는 빅데이터 분산 처리 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서의 GlusterFS 기반 빅데이터 분산 처리 시스템 설계하였다. 제안하는 빅데이터 분산 처리 시스템은 기존 분산 처리 시스템에 비해 네트워크 트래픽 분산 및 관리를 통해 부하와 데이터 소실 위험도를 감소시켰다.
우리나라는 최근까지 양적투입 위주의 제조업 성장 방식을 취해왔을 뿐만 아니라 Fast-follower 전략으로 제조 강국 반열에 올라섰지만 선진국의 제조업 부흥 정책과 신흥국의 산업구조 고도화로 인해 한계에 직면하게 되었다. 최근 4차산업혁명의 도래와 수요의 복잡화로 인해 시장의 변화를 사전에 빠르게 감지해 생산전략에 반영하는 체제가 요구됨에 따라 ICT를 활용하여 제조업의 경쟁력 강화를 위해 스마트 팩토리를 도입은 선택이 아닌 필수가 되어가고 있다. 본 연구는 정보기술혁신 제품인 스마트 팩토리의 지속사용의도에 영향을 미치는 주요 요인들이 무엇인지를 기술수용모형을 토대로 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 스마트 팩토리를 운영 중인 기업들을 대상으로 온라인과 오프라인으로 설문조사를 실시하였으며 122부의 표본으로 분석하였다. 구체적으로 CEO의 리더십, 조직학습, 지각된 전환비용이 기술수용모형의 주요 신념변수인 지각된 사용 용이성과 지각된 유용성을 매개하여 지속사용의도에 미치는 영향을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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