• 정보와 통신
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• 제33권11호
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• pp.3-7
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• 2016

본고에서는 스마트제조 기술의 일반 소개와 함께 핵심 기술 중 하나인 사이버물리시스템(Cyber Physical System, CPS)기술에 대해 알아본다. 스마트팩토리 CPPS(Cyber Physical Production System)는 IIoT기반으로 제조 현장 빅데이터를 수집하고, 이를 데이터 애널리틱스를 통해 실시간으로 분석, 현장과 동기화된 사이버모델을 구성, 활용하여 제조시스템의 효율적인 설계, 운영을 수행하는 체계이며, 이를 통해 주문 변경, 공정 이상, 설비 고장 등의 상황 변경에 자율적으로 인지, 판단, 대응할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권9호
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• pp.357-370
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• 2015

제조현장에서 발생하는 대량의 데이터는 제조공정의 개선 등을 위해서 매우 중요한 역할을 수행한다. 국내 제조업은 제조환경의 변화에 대응하기 위하여 다각적인 노력을 하고 있으나 구조적, 기술적 취약성으로 인해 많은 어려움을 겪고 있다. 코팅제는 도료의 일종으로 제품에 피막층을 형성하여 제품을 보호하고 다양한 특성을 부여하는 고분자 산업에서 활발하게 연구되는 분야 중의 하나이다. 코팅제는 다양한 산업 분야에서 중요성이 더욱 커지고 있으나 실제 제조업체에서는 여전히 작업자의 경험에 의존하여 배합공정을 수행하는 실정이다. 본 논문에서는 HW-SW 통합 프레임워크를 활용한 제조공정 개선을 위한 실시간 모니터링 시스템과 데이터 분석검증 TA설계를 제안한다. 제안된 프레임워크를 통한 분석 결과는 보다 정량적인 작업 기준 데이터를 확보하고 작업 현장에 제공함으로써 코팅제 배합 공정을 개선시킬 수 있다. 특히 정확한 배합 기준이 되는 표준 데이터의 부재로 인한 품질 저하와 원가 손실을 감소시키고, 배합 공정에서 발생한 오차 데이터에 대하여 R과 실험 계획법을 이용한 분석을 통하여 표준 보정 관계식을 도출함으로써 차후 발생 가능한 오차에 대한 대응 방안을 제시한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.65-79
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• 2022

본 연구는 스마트제조 관련 국내·외 특허 데이터와 토픽모델링 방법을 활용하여 스마트 제조 관련 기술의 세부 영역을 식별하고 해당 영역에서 미국, 일본, 독일, 중국, 한국 등 주요국의 기술 개발 동향을 비교하였다. 이를 위해 1991년부터 2020년 사이에 미국과 유럽에서 출원된 특허를 수집하고 특허 초록을 가공한 후, LDA 모형을 적용해 토픽을 식별하였다. 연구 결과, 스마트제조 관련 기술의 세부 영역은 크게 7개로 구분되며 글로벌 차원에서는 최근 '데이터 처리 시스템 관련 기술'과 '열·유체 관리 기술'의 기술 개발 비중이 상당히 높아지고 있는 것으로 나타났다. 주요국과 한국의 기술 개발 동향을 비교한 결과, '열·유체 관리 기술' 분야에서 상대적인 강점이 있다는 점을 고려하면 국내 주력산업인 중화학 제조업과 연계한 스마트제조 관련 연구개발 및 관련 산업의 육성 추진 전략이 효과적일 것으로 보인다. 본 연구는 기존 정성적 기술 수준 평가의 한계를 극복하고, 텍스트마이닝 기법을 적용한 기술 역량 평가 방법론을 제안하였다는 측면에서 의의가 있다.

• 한국생산제조학회지
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• 제19권5호
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• pp.5-12
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• 2010

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.86-91
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• 2006

본 연구는 M사의 제조공정에서 얻어진 대 용량 데이터를 사용하여 실리콘 웨이퍼의 중요 품질특성 중 하나인 Warp 불량원인을 분석한 사례이다. 이론적으로는 많은 양의 데이터를 확보하고 있을 경우 검출력의 향상으로 공정의 미세한 변화를 보다 민감하게 탐지할 수 있을 것으로 생각된다. 그러나 현실적으로는 불필요한 정보 혹은 많은 잡음 요인들의 개입으로 인하여 공정에 대한 올바른 이해가 더 어려울 수도 있다. 본 연구는 공정에 대한 경험과 기술적인 지식을 활용하여 분석의 기본 방향을 설정하고 많은 양의 데이터를 체계적으로 분석한 후 분석 결과를 실질적인 측면에서 재검토하여 의미 있는 결과를 도출하는 순서로 진행되었다. 데이터 분석의 과정 및 결과는 공정의 자동화로 수많은 데이터가 실시간으로 기록되는 상황에서 잡음요인들로 인한 영향을 배제하고 핵심요인에 의한 영향을 파악하는데 참고할 수 있을 것으로 사료된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.10-16
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• 2021

스마트공장의 구현이 널리 확산되면서 IoT장비를 이용한 방대한 양의 빅 데이터를 관련성과 품질 측면에서 우선순위를 지정하여 데이터 효율성을 향상시킬 수 있는 연구 필요성이 제기된다. 원가변동성 추정, 레시피 최적화 등의 관리회계 의사결정에 있어서 빅 데이터의 우선순위를 지정하는 것이 스마트솔루션 성과와 의사결정 효과를 향상시킬 수 있는지를 규명함이 본 연구의 목적이다. 제조데이터를 실시간으로 연계한 ERP, MES 등의 스마트솔루션을 운영하는 국내 중소제조업체 의사결정자 84명의 설문답변을 토대로 경험적 연구 수행 결과, 빅데이터우선순위 설정은 관리회계 의사결정에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 아울러 빅 데이터 우선 순위 지정은 관리회계 의사결정에서 빅 데이터를 사용함으로써 스마트솔루션 성과에 간접적인 영향을 미치는 매개 효과가 있음을 발견하였다. 연구결과를 통하여 경영의사결정과정에서 빅 데이터 간의 연관성을 평가하는 척도를 개발함에 선행연구로서의 기여를 할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.94-103
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• 2022

제조 현장의 센서나 기기들에서 생성된 대량의 데이터들이 서버나 클라이언트로 전송되면서 네트워크 처리시간 지연, 스토리지 자원 비용 증가의 문제가 발생한다. 이러한 문제 해결을 위해 실시간 대응성과 무중단 공정이 필수인 제조 현장을 고려하여 실시간 및 무손실 압축이 가능한 QRC(Quotient Remainder Compression)와 BL_beta 압축 알고리즘을 처음으로 실제 제조 현장 센서 데이터에 적용하여 실험 결과로 두 알고리즘 중 어떤 알고리즘이 성능이 좋은지 비교 분석하였다. 실험 결과는 BL_beta가 QRC보다 압축률이 높았다. QRC의 데이터 크기를 조금 조정하여 동일한 데이터로 실험을 진행한 실험결과는 데이터 크기를 조정한 QRC 알고리즘이 기존 QRC와 BL_beta 압축 알고리즘보다 압축률이 35.48%, 20.3% 더 높았다.

• 디지털콘텐츠
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• 6호통권49호
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• pp.7-8
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• 1997

데이터를 단순히 수집하고 보관한다는 차원이 아니라 이를 가공, 활용한다는 측면을 강조한 것이 데이터 웨어하우스 개념이다. 한국IBM, 한국디지탈, 한국NCR, 한국유니시스 등 대형컴퓨터 제조업체들은 자사의 엔터프라이즈급 서버를 근간으로 한 데이터 웨어하우스 솔루션을 주력사업으로 내세우며, 현재 유통, 금융, 통신시장으로 파고들고 있다. 그러나 데이터 웨어하우스를 구축하기 위해서는 적지않은 비용이 들기 때문에 시장이 만개되기 위해서는 다소 시간이 걸릴 것으로 전망된다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권2호
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• pp.67-76
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• 2017

다양한 분야의 산업 현장에서는 복합적으로 대용량의 데이터가 상호 연관성을 가지고 발생한다. 산업유형별 공정에서 다양한 데이터들을 수집할 수 있으나, 각 프로세스 사이에서 서로 연관성 있게 통합하지 못하고 있다. 기존 산업유형별 데이터는 성형조건표 설정치 값과 작업공정에서 문제가 발생 했을 경우 작업자가 임의 값을 입력하였다. 본 논문에서는 각 산업유형별로 수집되는 데이터의 융합 및 분석처리 모델의 설계를 하고, 예측 사례(자동차 커넥트)를 통해서 표준 성형 조건표를 통한 마스터 데이터와 제조공정 과정에서 수집된 생산이력파일을 비교분석하여 다양한 불량요인과 예외사항에 대한 패턴분석과 재해석, 작업자에 대한 임의 값을 수치화를 통해 새로운 성형 조건표를 통한 불량률 감소, 생산성 증가, 공정 개선, 원가 절감 등의 기업 수익 향상과 제조 산업의 공정에 맞는 다양한 데이터분석과 검증 모델을 설계할 수 있다. 또한, 분석 검증된 표준 설정치에 의한 제조 공정의 최적화, 일관성, 객관성을 확보할 수 있고 다양한 패턴유형을 통한 산업유형별에 맞는 최적화(표준 설정치) 기술을 지원할 수 있다.