• 한국빅데이터학회지
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• 제1권2호
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• pp.9-19
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• 2016

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.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.15-21
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• 2019

4차 산업혁명이 주목받고 있다. 특히 스마트 팩토리는 제조 분야에서 그 필요성이 강조되고 있다. 현재 제조 분야에서 CNC(Computerized Numeric Controller: 컴퓨터 수치 제어)에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 국내에서는 CNC 설비에 음향 센서, 진동 센서 등 여러 가지 센서를 부착하여 소음, 진동 등 설비 관련 데이터를 수집하는 방안에 관한 연구가 존재한다. 본 연구는 CNC 머신에서 발생하는 데이터를 중심으로 머신러닝 기법을 활용하여 설비 가동 조건이 공구 마모도에 미치는 영향을 분석한다. CNC 설비에서 발생하는 X축, Y축, Z축의 힘, 이동 속도 등 다양한 데이터를 수집한다. 데이터 탐색 기법을 통해 데이터의 특성 및 분포를 분석하였다. 데이터를 RF(Random Forest), XGB(Extreme Gradient Boost), SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 CNC 설비 가동 조건이 공구 마모도에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 결과는 CNC 설비 가동에서 최적의 조건을 찾고, 이를 바탕으로 품질 향상 및 기계 손상을 예방하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.391-392
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• 2021

해마다 실내 냉방기 냉매누설 문제가 고질적으로 반복되며 소비자들의 피해도 커져가고 있다. 특히 제조사와 설치 업체가 다른 경우 냉매 누수의 원인이 제품인지, 설치하자인지 책임소재를 두고 갈등을 빚는 경우가 빈번하다. 이에 더 이상 소비자들의 피해를 막기 위해 냉매누설 검출 방안 마련이 필요해 보인다. 본 연구에서는 실내 냉방기 설치 후 냉매누설 검출을 위한 별도의 하드웨어 장치 추가 없이 냉방기의 운영을 위해 설치된 센서들의 값을 이용하여 냉매누설의 유무를 판단할 수 있는 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 데이터 분석을 위하여 제조사의 제품 출하 전 현장 테스트 단계에서 측정한 온도값, 전류값, 습도값을 취합하여 데이터 셋을 구축하였다. 이때 자동화된 머신러닝(AutoML)을 이용하여 데이터의 80%를 훈련 데이터로 20%를 테스트 데이터로 사용하여 냉매량 80%는 1, 그 이하는 0으로 훈련시켰다. 구축한 데이터 셋을 이용하여 훈련시킨 결과 99% 정확도로 냉매누설 검출을 분별할 수 있었다. 또한 냉매누설과 관련성이 높은 중요 특징 4개를 추출할 수 있었다. 본 연구를 통하여 별도의 하드웨어 장치 추가 없이 소프트웨어적인 접근 방법으로 문제를 해결할 수 있는 feasibility를 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.373-375
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• 2016

전 세계적으로 스마트 환경의 발전에 따라 데이터의 폭발적인 증가로 인해 빅 데이터의 분석이 각광을 받고 있다. 금융, 유통, 제조, 재난 등 빅 데이터의 활용 분야에서 분석 및 활용에 대한 결과 활용이 중요하게 언급되고 있다. 본 연구에서는 전자상거래 시스템에서 빅 데이터의 성숙도 조사 결과를 기반으로 Business Process에 미치는 영향을 분석하여 데이터 분석 및 이의 활용에 미치는 영향 요소를 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.210-212
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• 2022

제조업에서 생산 설비의 상태를 모니터링하기 위해 각종 센서를 부착하고 있으며, 이를 통해 획득된 데이터의 경우 시계열 데이터인 경우가 많다. 생산 설비의 이상 여부를 판단하기 위해서는시계열 데이터로부터 패턴을 추출하는 과정이 선행되어야 하며 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 수집된 다변량 시계열 데이터로부터 패턴을 추출하기 위해 매트릭스 프로파일 알고리즘을 적용하였으며, 이를 통해 현재 CNC 머신으로부터 수집 중인 다중 센서 데이터의 패턴을 추출하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.209-212
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• 2018

최근 4차 산업의 등장 이후, 세계적으로 제조혁신을 위한 스마트 팩토리 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트 팩토리란 ICT 기술과 기존 제조업이 융합하여 공장 내 장비, 부품들이 연결 및 상호 소통하게 하는 생산체계 의미한다. 하지만 스마트 팩토리는 빅 데이터, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, CPS 등의 다양한 기술 요소들이 집합된 기술이기 때문에 매우 고가의 구축비용이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 IoT, 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하여 중소기업의 영세성을 고려한 저비용의 스마트 팩토리 시스템을 제안하고, 제조기업에서 수집 가능한 데이터 분석과 서비스를 정의하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.801-803
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• 2016

반도체 공정에서는 제조 장비의 운영을 위한 장비 제어 및 점검에서 데이터 처리가 높은 해상도의 데이터 수집을 필요로 하고 있다. 이 논문에서는 반도체 스마트 팩토리의 환경 적용을 위해 필요한 EDA(Equipment Data Acquisition) 시스템의 구성을 기술한다. 이를 위해 반도체 세정장비 AutoFOUP의 장비 구성 정보를 수집하는 EDA 시스템의 프로토타입을 SEMI 표준을 기반으로 설계한다. 구성된 EDA 시스템은 분산 시스템 환경에서 높은 상호 운영성 및 확장성을 지원하기 위해 WCF 프로그래밍 모델로 작성된 웹서비스로 구성한다. 개발된 EDA 시스템은 반도체 제조 공정에서 웹서비스 기술을 활용함으로서 이기종 운영 플랫폼에서 유용성을 제시한다.

• 한국생산제조학회지
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• 제22권3_1spc호
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• pp.558-565
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• 2013

This paper describes a whole-body (human body's) motion generation scheme for an android robot that uses motion capture device and a nonlinear constrained optimization method. Because the captured motion data are based on global coordinates and the actors have different heights and different upper-lower body ratios, the captured motion data cannot be used directly for a humanoid robot. In this paper, we suggest a method for obtaining robot joint angles, which allow the resultant robot motion to be as close as possible to the captured human motion data, by applying a nonlinear constrained optimization method. In addition, the results are animated to demonstrate the similarity of the motions.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.389-392
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• 2005

차세대 반도체 공정을 위한 많은 노력 중 Reactive Ion Etching(RIE)에 대한 연구의 중요성은 계속되고 있으며, 현재 제조공정 라인에서는 공정상의 오류를 줄이는 노력에 주목 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 고려하여 반도체 제조 장비에서 발생하는 실시간 데이터에 대해 신경망을 이용하여 각 장비파라미터의 허용범위를 검출하고, 제안된 방법의 성능평가를 위하여, 생산라인에서 수립된 데이터를 활용하였다. 기존의 통계적 공정제어(SPC) 제서 지시되는 방법이 아닌 신경망 모델을 통하여 random variability를 고려한 control limit을 제시한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.124-127
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• 2000

반도체 제조 공정의 진단 및 고장 예측 시스템을 개발하기 위해 PCA(Principal Component Analysis) 기법을 적용하여 데이터 분석을 하고자 하며, 이에 대한 이론적인 연구와 연구 수행 절차를 구체적으로 정립하였다. 비쥬얼 C++에서 MATLAB과 PLS_Toolbox 등을 연동하여 직관적이고 시각적이며 사용자가 효율적으로 공정 현장에 적용할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 지금까지 PCA와 관련한 다양한 문헌 조사를 수행하였고, 이론적인 연구를 하였다. 비쥬얼 C++ 프로그램에서 MATLAB과 PLS_Toolbox 등을 연동하기 위해 필요한 환경 선정 등을 완료하였으며, 초기 단계의 간단한 모듈들을 개발하였다. 다음 단계의 모듈들은 좀 더 빠른 시간에 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 이를 공정 현장에서 수집한 다양한 데이터에 적용하여 그 결과를 피드백하여 시스템을 수정하고 보완하고자 하며, 마지막으로 현장에 적용하고자 한다.