ICT 융합에 대한 관심이 높아진 가운데 독일의 Industry 4.0을 시작으로 제조업과 ICT 융합에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이를 통해 전통적인 제조업의 제조단가를 낮추고 극적인 품질향상을 기대할 수 있게 되었다. 최근 정부의 제조업 3.0 전략 등에 힘입어 국내에서도 제조업에 대한 고도화가 진행되고 있으며, 이러한 추세에 발맞추어 제조업 운영에서 발생하는 빅데이터에 대한 주문맞춤형 분석 플랫폼을 개발하고 이를 통해 제조 현장의 경쟁력을 높이고자 한다. 주문맞춤형 분석 플랫폼은 확장성을 고려하여 스프링 프레임워크를 기반으로 웹에서 실행되도록 설계되었으며, 제조업 현장에서 발생하는 다량의 데이터를 빠르게 처리하기 위하여 스파크와 하둡 파일 시스템을 이용한다. 실시간으로 스트리밍 된 데이터를 프로세스 마이닝 기반 알고리즘을 통해 처리하고 공장의 현황을 분석하여 제조업 현장의 문제를 파악하고 신속한 의사결정을 지원할 수 있다.
4차 산업혁명의 일부인 스마트공장의 구축을 위해서는 작업 환경 및 생산 기기에 대한 데이터를 수집하여 이를 분석하고 피드백 함으로써 일어날 수 있는 고장이나 부품의 교체 시점 등을 예측하여야 하며, 이를 위해서는 작업 환경 및 생산 기기의 상태를 모니터링하는 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 장거리 저전력 무선 통신 기술인 LoRa를 이용하여 작업 환경 및 생산 기기의 센서 데이터를 수집하여 Mobile과 PC용 모니터링 시스템을 구현하였다. Mobile 기기에서는 실시간으로 생산 환경 및 진동 데이터를 볼 수 있으며, PC 모니터링 프로그램에서는 센서 데이터를 그래프로 표현하여 표준 편차 및 데이터의 변동사항을 확인할 수 있게 프로그램 하였다. 구축된 시스템을 이용하여 생산 환경의 온습도 및 대기압 등의 데이터를 기록하고 생산 기기의 진동 데이터를 수집할 수 있음을 확인하였다
근래에는 IoT 및 스마트팩토리 산업분야의 확산으로 인하여 IIoT와 관련한 다양한 기술들이 지속적으로 소개되고 있다. 본 논문에서는 이러한 다양한 기술들을 이용한 공장 설비 감시용 양방향 무선 네트워크 시스템의 구축을 제안한다. 본 논문에서 사용되는 주요 기술들은 다양한 현장의 설비상태를 모니터링하기 위한 초소형 센서 노드의 설계기술, 개별 센서 노드에서 처리된 다양한 정보를 무선 시스템을 이용해 서버로 전송하고 또한 서버에서 새롭게 설정된 각종 센서의 임계치들을 개별 센서 노드로 무선 전송하기 위한 Wi-Fi 기반의 MQTT 기술, 수집된 데이터를 저장하고 유무선으로 사용자에게 손쉽게 표시할 수 있는 Node-RED 기반의 설계 기술 등이다. 아울러 개별 센서 노드에서의 이상상태의 판단시에 이를 상황실로 알리고 상황실의 무선조정에 의해 현장의 화면영상을 상황실에서 확인할 수 있는 무선 양방향 카메라 시스템도 함께 구현하였다.
센서네트워크는 스마트홈, 스마트 팩토리 등 다양한 분야에서 센서 데이터 기반으로 활용되고 있다. 이러한 센서네트워크는 그 활용 분야에 따라 시스템 아키텍처, 요구사항, 설계 등이 달라지게 된다. 현재 해양 환경은 지상 환경에 비해 접근하기가 굉장히 어렵고 높은 파고, 안개, 염분 등의 열악한 조건을 가지고 있어 센서네트워크의 응용분야가 굉장히 적은 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 연근해 가두리 양식장 모니터링을 위한 센서네트워크 시스템의 요구사항 분석과 아키텍처를 제안하고 이를 기반으로 연근해 가두리 양식장 모니터링을 위한 시스템을 설계한다. 또한 본 논문에서 설계한 시스템에 대해 실제 개발을 통해 운용하면서 얻은 결과를 제시한다. 본 연구를 기반으로 개발한 시스템은 연근해 가두리 양식을 위해 수집한 수중 데이터를 중심으로 양식에 필요한 각종 연관성 분석을 통해 가두리 양식에 적합한 수중 환경조건을 도출하고, 모니터링 및 관리할 수 있는 기능을 제공한다.
본 연구는 '기업의 환경요인을 통한 기술혁신이 Smart Factory 구축에 미치는 영향'에 대한 실증연구이다. 연구 목적은 Smart Factory를 구축할 때 내부환경이나 중점적으로 추진할 요인을 고려하고 구축하여 Smart Factory의 활용도와 효과를 높이는 것이다. 연구방법은 Smart Factory를 구축한 기업의 관련 인원들에게 설문을 조사하여 SMART PLS로 통계분석 하였다. 연구결과는, 기업 내부 조직 요인과 자기효능감은 기술혁신에 긍정적인 영향을 미치고, 기술혁신은 Smart Factory 구축의 핵심요인에 긍정적인 영향을 미쳤다. 그리고 조절변수인 흡수역량은 기술혁신요인과 상호작용으로 Smart Factory 구축의 핵심요인에 부분적으로 긍정적인 영향을 미쳤다. 본 연구는 Smart Factory를 구축하려는 기업이 활용할 수 있으며, 실증분석을 통한 Smart Factory 구축연구에 이론적 토대를 마련한 의의가 있다.
Purpose: The purpose of this paper is to present implications by analyzing research trends on smart factories by text analysis and visual analysis(Comprehensive/ Fields / Years-based) which are big data analyses, by collecting data based on previous studies on smart factories. Methods: For the collection of analysis data, deep learning was used in the integrated search on the Academic Research Information Service (www.riss.kr) to search for "SMART FACTORY" and "Smart Factory" as search terms, and the titles and Korean abstracts were scrapped out of the extracted paper and they are organize into EXCEL. For the final step, 739 papers derived were analyzed using the Rx64 4.0.2 program and Rstudio using text mining, one of the big data analysis techniques, and Word Cloud for visualization. Results: The results of this study are as follows; Smart factory research slowed down from 2005 to 2014, but until 2019, research increased rapidly. According to the analysis by fields, smart factories were studied in the order of engineering, social science, and complex science. There were many 'engineering' fields in the early stages of smart factories, and research was expanded to 'social science'. In particular, since 2015, it has been studied in various disciplines such as 'complex studies'. Overall, in keyword analysis, the keywords such as 'technology', 'data', and 'analysis' are most likely to appear, and it was analyzed that there were some differences by fields and years. Conclusion: Government support and expert support for smart factories should be activated, and researches on technology-based strategies are needed. In the future, it is necessary to take various approaches to smart factories. If researches are conducted in consideration of the environment or energy, it is judged that bigger implications can be presented.
본 연구는 '중소기업에서 내부 환경요인을 통한 Smart Factory의 핵심요인이 경영성과에 미치는 영향'에 대한 실증연구이다. 연구 목적은 Smart Factory 구축이 경영성과에 영향을 미쳐서 회사가 지속 발전하는데 기여하는지 검증하고, 국가적으로 추진하고 있는 Smart Factory 구축 확대 정책에 대해 제언하고자 한다. 절차는 Smart Factory를 구축한 중소제조기업의 실무자를 중심으로 설문을 받아 SPSS와 SMART PLS로 통계 분석하였다. 연구결과는 첫째, 기업 내부의 환경요인은 Smart Factory 핵심요인에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, Smart Factory 핵심요인은 경영성과에 긍정적인 영향을 미쳤다. 위의 입증을 통해서 기업의 환경요인을 고려한 Smart Factory의 핵심요인은 경영성과에 영향을 주는 것으로 나타나, Smart Factory 구축 성과의 이론적인 토대를 마련했다고 할 수 있다. 향후는 Smart Factory 구축방법 연구를 하고자 한다.
4차 산업혁명에 대한 관심도가 높아지면서, 현실에 존재하는 요소들과 가상에 존재하는 요소들이 상호작용 하는 CPS 라는 개념이 중요한 기술로 주목받고 있다. 전기자동차, 자율주행, 스마트 팩토리나 스마트 그리드 시스템과 같은 복잡한 구조를 가진 시스템들은 4차 산업혁명의 핵심 기술 분야로 간주되고 있으며, 이를 개발하기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 시스템 구성요소들의 복잡한 연결은 개발을 어렵게 하고, 개발의 신뢰성을 보장하기 쉽지 않다. 시스템의 신뢰성은 자율주행자동차 경우 사람의 안전 직결되며 실제 자동차의 하드웨어와 ADAS의 소프트웨어의 연결된 검증이 필수적이다. 본 논문에서는 복잡한 하이브리드 시스템의 신뢰성 있는 검증을 위해 HILS를 지원하는 분산 시뮬레이션 미들웨어를 제안한다.
많은 중소기업이 Smart Factory를 구축할 때 기업 내 외부의 환경변화나 구성원들의 역량 등 기업이 처해있는 상황에 대한 충분한 고려 없이 구축하고 있다. 그래서 구축 후 활용도와 효과도 낮다. 본 연구는 '중소기업의 환경요인과 흡수역량을 통한 Smart Factory 구축'을 실증연구를 통하여 검증해 보는 것이다. 설문은 Smart Factory를 구축한 중소기업에서 관련 업무를 하는 인원에게 받았다. 연구결과는, 첫째, 기업 내 외부의 환경요인은 기업 내부의 흡수역량에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 기업 내부의 흡수역량은 Smart Factory 구축에 긍정적인 영향을 미쳤다. 위의 입증을 통해서 중소기업에서 Smart Factory를 구축할 때 기업의 내 외부 환경요인과 흡수역량을 바탕으로 Smart Factory 핵심영역을 구축하면 효과적이라는 것이 입증되었다. 향후는 Smart Factory 구축성과의 연구를 하고자 한다.
Kim, Sungho;Kwon, Oeon;Kim, Jung Han;Byeon, JiHyeon;Hwang, Sang-Ho
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권7호
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pp.65-73
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2022
최근 윈도우 시스템에서는 리눅스용 윈도우즈 하위 시스템(Windows Subsystem for Linux, WSL)을 지원함에 따라 도커 컨테이너를 해당 시스템에 적용하기 위해 다양한 연구가 진행 중에 있다. 그러나 기존의 다양한 연구에서는 호스트 운영체제별로 시스템을 적용하기 위해 성능과 관련한 지표가 부족할 실정이다. 본 논문에서는 도커 컨테이너 기반의 호스트 운영체제별 성능 비교 분석을 진행하고자 한다. 성능 비교 분석을 진행하기 위해, 실험 환경에서는 동일한 스펙 환경과 데이터셋을 구성하였다. 실험 결과에서 리눅스 시스템에서의 도커 컨테이너가 윈도우즈 시스템 대비 데이터셋 1-6의 기준으로 3.9%, 62.16%, 1552.38%, 7.27%, 60.83%의 평균 지연시간 감소를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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