• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.139-140
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• 2021

IT 기술의 발전은 다양한 산업에서 PLC를 기반으로 하는 스마트 팩토리의 도입이 확산되고 있는 실정이나 이를 운영하는 운영 인력의 부족으로 많은 어려움을 겪고 있기에, PLC를 사용할 수 있는 인력 양성 교육 플랫폼이 필요한 실정이다. 최근 PLC와 같은 실습 기자재를 대체할 시뮬레이션 기법의 연구가 활발하게 진행되고 있으나, 기존 PC 환경에서의 시뮬레이션 프로그램들을 원격 수업에 적용할 경우 모니터 상에 많은 요소가 디스플레이 되어 화면 전환이 불편한 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션 프로그램을 모바일 환경에서 실행하여 PC 화면에 모니터링할 프로그램의 수를 감소시킬 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델을 원격 교육에 적용할 경우 화면 전환의 수를 감소시켜 더욱 정확한 이해를 통하여 학습의 효과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.550-551
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• 2021

Positioning technology is performing important functions in augmented reality, smart factory, and autonomous driving. Among the positioning techniques, the positioning method using beacons has been considered a challenging task due to the deviation of the RSSI value. In this study, the position of a moving object is predicted by training a neural network that takes the RSSI value of the receiver as an input and the distance as the target value. To do this, the measured distance versus RSSI was collected.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.33-35
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• 2020

이전 연구에 존재했던 영상에서 이미지를 추출하여 학습 데이터로 사용 할 때 시계열성을 고려하지 않은 상태에서의 검증은 정확하지 않을 수 있음을 설명한다. 정확한 형체를 가진 물체의 경우 매 프레임 마다 일정한 모양을 유지할 가능성이 크지만, 기체나 액체처럼 유동성이 큰 형태를 분사 혹은 방류 할 때 순간적인 간섭 혹은 분산에 의해 실제 값이 분사 량 혹은 방류량과 다를 수 있다. 본 연구에서는 이전 연구 중 Yolov3와 youtube 영상을 이용하여 연기 형태를 추출하고, 이를 Resnet에 학습시킨 연구를 이용하여 이와 비슷한 사례의 연구에서 나타날 수 있는 검증 오류들을 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.652-655
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• 2020

최근 딥 러닝을 이용해 기계로 인간을 대체하는 스마트 팩토리에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 FPCB를 Placing하는 방법에 기계를 도입하는 과정은 발전이 더딘 상태이다. 현재 로봇 팔을 이용해 Placing하는 방법은 사람이 직접 로봇 팔을 튜닝해 사용하고 있다. 이에 본 논문은 딥 러닝을 이용한 영상처리 기법을 활용해 FPCB를 사람의 개입 없이 트레이에 삽입하는 기법을 개발하였다. 이를 위해 여러 알고리즘을 비교한 후 각각의 장단점을 고려해 적합한 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 기법은 FPCB에 아무 행동을 가하지 않으며, 힘 센서, 깊이 센서 등 기타 센서들의 도움 없이 RGB 센서(카메라)를 통해 획득한 이미지만을 이용해 자동화가 가능하다. 또한, 개발 단계에서 실제 기계를 이용해 이미지 촬영, 이동 등을 진행했기 때문에 조명, 로봇 팔 위치 등 알고리즘 외 조건들에 영향을 받지 않고 실제 사용이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.285-287
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• 2022

4차 산업환경에서 스마트 팩토리는 자동 자재 관리 시스템(Automated Material Handling System, AMHS)의 사용이 증가되고 있으며, 이로 인한 자재 관리의 효율성이 중요시되고 있다. 자동 무인 운반차(Automated Guided Vehicle, AGV)는 이러한 분야에 활용성이 높기 때문에 많은 연구와 발전이 이루어지고 있다[1]. 기존의 AGV System에 대한 연구들은 운영 방식 그리고 경로 유도 방식에 대한 연구가 집중되고 있어서, 실질적인 산업현장에서 요구하는 가격 절감에 대한 연구가 부족한 상황이다[2]. 따라서 본 논문에서는 AGV를 구동시키기 위해서 2개의 BLDC Motor를 하나의 DSP로 구현하는, 새로운 형태의 BLDC Motor 구동방식을 제안하고 실험으로 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.806-808
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• 2022

본 논문에서는 자동화 시대에 맞춰 실시간 영상처리 기반의 모니터 품질검수 시스템을 구현하고자 한다. 작동하는 컨베이어벨트 위에 모니터가 놓이면 아두이노(Arduino)와 웹캠(Webcam), 각종 모터, 센서 등 다양한 부품으로 영상처리를 진행하여 불량 화소 기준에 따라 불량 여부를 판별한 후 자동으로 분류된다. 기존에 노동자가 직접 불량 화소를 판별하는 방식에서 모든 과정을 ICT 기술로 통합하여 최소 비용과 시간의 효과를 발현시키는 첨단 지능형 공장으로의 변화를 주고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.91-92
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• 2023

근로자의 수를 최소화한 자동화 공장의 경우 전체 공장의 상태를 실시간으로 정확하게 확인하기 어려운 문제가 있다. 또한, 장비나 센서의 배치가 복잡하고 명칭만으로 이해하기 어려워 현장에 있지 않은 사람들은 해당 데이터의 의미나 문제 발생 여부를 판단하기 어렵다. 이 논문은 시·공간적 한계를 극복하고 공장의 상태를 한눈에 파악할 수 있는 실시간 공장 상태 정보 시각화 도구를 구현하여 상시적인 모니터링과 함께 이상 상태 발생 시 빠른 대처가 가능하도록 하였다. 이 도구는 반응형 웹 기반으로 개발하여 모바일 환경에서도 동일하게 작동하기 때문에 범용성 있는 스마트 팩토리 구축 시스템의 일부로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.882-883
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• 2023

최근 문제가 제조 현장에서 안전 조치 의무 미준수로 인한 산업재해가 이슈가 되고 있다. 산업 재해는 대부분의 경우 관리 부실이 가장 큰 요인이다. 따라서 관리적 부분에서 머신 비전과 행동인식, 유사도 검색 알고리즘을 도입하여 제조현장에서 발생하는 불상사를 예방하고자 한다. 가이드라인 접근, 위험한 행동, 안전 장비 착용 수칙을 미 준수할 경우 사전에 입력된 가이드라인에 따라 관리자와 노동자에게 알림 및 경고하는 시스템을 제안하는 것을 요지로 한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.3
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• pp.159-166
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• 2018

This paper introduces a manufacturing facility visualization system for the monitoring of smart factories. With the development of technology and the emergence of such terms as the Fourth Industrial Revolution and Industry 4.0, technologies for smart factories are becoming more important. A Manufacturing Execution System that can improve productivity and help decision making by monitoring production plants in real-time is one of the key technologies for smart factories. The application of digital twin technology for more accurate monitoring technology is also an important issue. However, digital twin implementations require an integrated infrastructure that can integrate facility data from multiple manufacturers. Therefore, this paper designs and develops a visualization program that can verify real-time information of facilities using data collection system based on international standard protocol for heterogeneous collection and monitoring of facility data. This allows a factory to consolidate equipment data from multiple manufacturers and to view them in real-time.

• Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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• v.21 no.4
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• pp.181-194
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• 2019

The purpose of this study is to analyze the problems associated with the domestic fashion sewing industry and suggest solutions for re-development. The research methods are a content analysis of literature, including articles and reports, and interviewing practitioners who are in charge of the fashion industry. The problems of the domestic fashion sewing industry are as follows. 1. Weakness in price competitiveness and a lack of work. 2. Aging of workers and difficulty securing new workers. 3. The age of the production facilities and the lack of manpower required for mass production. 4. Unrealistically low cost of labor due to over-competition considering the lack of work.5. The prevalence of illegal label grinding. The solutions to the problems listed above are as follows. 1. Establishment of a win-win effort between fashion brands and sewing companies. 2. Allow systematic education, support, and development of a meister system for fostering sewing manpower. 3. Undertake efforts to improve the sewing work environment. 4. Establishment of the system for realizing the actual cost of labor. 5. Establishment of a quota system to secure domestic sewing production. 6. Construction of Smart DB to connect work orders. 7. Construction of a smart factory using technology such as automated systems of production suitable for the 4th Industrial Age. 8. Enforcement of specialized strategies to encourage fashion sewing companies, not only Seoul but also in other urban areas.