• 기계저널
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• 제57권8호
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• pp.33-37
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• 2017

학문 간의 전통적 경계가 허물어지고, 기술 융합이 경제체제와 사회구조를 급격히 변화시키는 4차 산업혁명시대가 다가오고 있다. 스마트제조(smart manufacturing)는 인간, 기술, 정보의 융합을 통해 제조업의 전략적 혁신을 도모하고자 하는 패러다임으로서 ICT와 제조기술을 융합하고자 하는 기술이다. 또한 스마트공장(smart factory)은 이러한 기술 융합을 통하여 공장의 설비, 장비와 공정이 지능화되어 네트워크로 연결되고, 생산데이터와 정보가 실시간으로 공유 활용되어 최적화된 생산운영이 가능한 공장으로, 공장 간의 협업적인 운영이 지속되는 지능형 ICT융합 제조시스템을 말한다. 이 글에서는 제조업 ICT융합과 스마트화, 그리고 스마트공장의 개념, 구성과 관련 동향에 대해 소개하고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.11-20
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• 2020

제조환경이 더욱 복잡해짐에 따라 전통적인 시뮬레이션만으로는 실시간 현장 결과를 평가하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이를 극복하기 위한 대안으로 Digital Twin개념이 활발히 논의되고 있지만, 제품설계 단계에 국한되어 연구가 진행되고 있는 실정이다. 본 연구는 Digital Twin개념이 생산 공정 프로세스에 적용되기 위한 Digital Twin 기반 제조환경 프레임워크를 제시하였다. 구성요소는 실제 생산환경인 물리적 시스템과 데이터베이스, 그리고 가상 시스템인 트윈 모델을 제안하였다. 본 연구에서는 Arena 소프트웨어와 엑셀 VBA를 활용하여 컨베이어 시스템을 대상으로 간단한 Digital Twin 기반 제조시스템을 모의실험하였다. 실험결과 트윈 모델이 실제 물리적 시스템의 실시간 데이터를 전송받아 동일한 시간단위로 작동됨을 확인하였고, 엑셀 VBA에서 축적된 실시간 데이터와 학습 데이터를 기반으로 조정된 파라미터를 생성하고 있음을 확인하였다. 또한, 간단한 모의실험을 통해 Digital Twin 모델 구동 방법을 제안하였으며, Digital Twin 모델의 구현 가능성을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.167-176
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• 2012

본 논문은 장비엔지니어링 시스템(EES) 프레임워크에서 반도체와 광전자 제조장비를 위한 새로운 하이브리드 생산설비데이터 습득 시스템을 설계하고 구현한다. 장비엔지니어링 분야에서 장비로부터 수집되는 데이터 량이 급격히 증가하고 있다. 제안된 HEDAS(Hybrid Equipment Data Acquisition System)는 EES 프레임워크에서 발생하는 대용량의 실시간 데이터를 효율적으로 처리한다. 또한, 제안된 시스템은 실시간 EES 응용 뿐만 아니라 비실시간 EES 응용을 지원할 수 있다. 실시간 EES 응용을 위해서 HEDAS는 메모리 기반의 연속질의와 필터링 기술을 이용하여 고속의 실시간 처리를 수행한다. HEADS는 비 실시간 장비 데이터를 HEADS 기반의 데이터베이스 또는 기존의 데이터베이스에 선택적으로 저장할 수 있다. 특히, 급격하게 증가하는 장비 데이터에 대해 디스크 저장 비용을 절감하기 위해 타임스템프 기반의 압축 인덱싱과 질의처리 기법을 제공한다. HEDAS는 EES 프레임워크에서 대용량의 실시간 및 비 실시간 장비 데이터를 수집하여 다양한 EES 응용에 수집된 데이터를 전송할 수 있는 효율적인 시스템이다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2010년도 제39회 하계학술대회 초록집
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• pp.146-146
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• 2010

진공이나 특정 가스 분위기 또는 플라즈마를 이용하여 박막을 제조하는 방법은 공정 조건에 따라 그 특성이 현저히 달라지며 대부분의 경우 제조된 박막에 대한 성분 및 조직의 분석과 박막이 구현하는 특성을 파악한 후 공정 조건을 최적화하게 되는 번거로움이 있다. 특히, 박막 제조 시스템에 따라 제조되는 박막이 특성이 달라지거나 원하는 공정조건에서 원하는 특성의 박막을 얻지 못하는 경우가 종종 발생하고 있다. 한편, 최근의 박막 제조 기술은 결정립 미세화 및 나노화, 다층화, 다성분계 박막 등을 통해 다기능을 구현하는 연구가 활발히 진행되고 있다, 이러한 다기능성 박막을 제조하기 위해서는 박막의 조직제어 기술과 함께 특성을 예측하고 제어하는 기술이 필요하게 된다. 본 연구에서는 상기의 문제점을 근본적으로 해결하고 다기능성 박막의 특성을 예측하고 제어하기 위한 코팅 수식모델을 개발하고 이를 응용하는데 필요한 시스템 구성에 대한 연구를 진행하였다. 코팅 수식 모델은 정해진 물질계의 각 공정별 특성 데이터를 이용하여 내삽 또는 외삽을 통해 수식화하였으며 이를 바탕으로 특성을 예측하는 프로그램을 개발하였고, 시스템에 따른 차이를 줄이기 위해 플라즈마 진단장치를 이용하여 시스템을 동기화시키는 작업을 진행하였다. 이러한 수식 모델을 바탕으로 TiN 피막의 특성예측 및 제어에 대한 기초연구를 소개한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.465-466
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• 2014

국내 중소기업은 대기업에 비해 취약한 경쟁력을 보이고 이러한 격차는 점차 심화되어 왔다. 특히 중소제조업체들의 경우 제조 현장에서의 장비 도입이나 자재 등의 관리 활동에 비해 사무 현장에서의 데이터 관리 및 업무 프로세스 효율화에 상대적으로 취약하다. 이에 본 논문에서는 조선기자재 관련 중소제조업체에서의 수주관리 업무와 관련하여 적절한 데이터베이스를 설계하고 이와 연동되는 웹 기반 통합수주관리 시스템을 개발하고자 한다. 이를 통해 중소제조업체의 업무 효율성을 증대함과 동시에 일상적인 업무에서의 정보시스템 활용도를 높이고, 향후 규모가 큰 사업체로 성장했을 때 전사적자원관리(ERP) 시스템과 같은 발전된 업무 환경을 보다 용이하게 도입할 수 있는 체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권2호
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• pp.41-56
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• 2019

제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권2호
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• pp.65-70
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• 2015

PCB(Printed Circuit Board) 제조공정에서의 수율은 제품의 원가와 품질을 결정하는 중요한 관리 요인이다. PCB 제조공정은 일반적으로 많은 단계의 미세공정을 거쳐서 제품인 칩(Chip)이 생산되기 때문에 높은 수율을 보장하기가 현실적으로 어렵다. 제품의 수율을 향상시키기 위해서는 저수율의 원인이 되는 불량요인을 분석하고, 불량요인에 영향을 미치는 중요공정 및 설비를 찾아서 관리해야 한다. 본 연구는 로지스틱 회귀분석 및 변수선택법을 이용하여 혐의공정 및 설비를 찾는 방법을 제안하였다. 데이터는 실제 현장의 로트 데이터를 사용하였고, 각 로트는 진행한 설비 및 불량유형별 불량수를 갖고 있다. 또한 분석 결과는 실제 현장 확인을 통하여 수율에 미치는 영향을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.488-493
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• 2022

제조 현장에 사용되는 전기적 구동 모터는 베어링의 결함 발생 시 시스템 전체의 작동 정지를 초래하게 된다. 제조 환경 작동의 정지는 시간과 금전적으로 막대한 손해를 일으키며 이러한 베어링의 결함 원인으로는 회전 요소들의 지속적인 접촉으로 인한 마모, 과도한 하중 적용, 구동 환경 등 다양한 요소가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 국내 제조 환경과 유사한 모터 구동 환경을 제작하여, 다양한 원인의 베어링 환경을 모의한다. 또한 구축된 환경을 바탕으로 정상 및 결함 상태에 따라 달라지는 진동 특성의 변화를 센서를 통해 수집하여 베어링 결함 예지 정비를 위한 데이터셋을 제안한다. 진동 특성 수집에 사용된 센서는 Microphone G.R.A.S. 40PH-10을 사용하여 수집하였으며, 다양한 기계학습 모델을 사용하여 제안하는 데이터셋에 훈련된 견본 베어링 예지 정비 시스템을 제작해본 결과, 심층 신경망 모델 기준 시간 영역 92.3%, 주파수 영역 98.3%의 높은 정확도 성능을 보여준다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.75-90
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• 2009

생산성 향상과 효율적인 프로세스 관리는 기존 업무의 문제점을 올바르게 파악하는 것에서부터 시작한다. 또한 데이터 수집에서 필요한 정보를 도출하는 데 많은 시간이 소요될 경우 고객의 요구와 수요를 충족시키고 업무의 효율성을 높이기 위한 지속적인 프로세스 관리가 더욱 어려워진다. 본 논문은 실시간 정보획득 기술의 도입을 통해 제조공정 관리상 발생 가능한 여러 문제점을 개선하기 위한 방안과 기초적 의사결정을 위한 상황인지(Context awareness) 시스템을 제시하는 것을 목적으로 한다. 공정 작업 중 획득한 데이터를 바탕으로 각 작업을 자동으로 분류하는 판단규칙을 제시하여 제조 현장에서의 상황인지를 구현하고자 하였다. 그리고 제안하는 개념과 구조를 작업자가 신속하게 문제를 파악하고 지시사항을 전달할 수 있는 사례를 기본적 시스템으로 구현하였다. 생산요소 객체 및 정보시스템의 데이터 일치와 공정에 대하 지속적이 모니터링을 통해 비효율적 자원 할당 및 공정 지연을 측정하고 해결하며 가시성을 높여 업무 효율을 지속적으로 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.326-331
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• 2010

본 논문에서는 제조 장비를 위한 다채널 다중신호 데이터 획득 시스템의 설계와 구현에 대해 다룬다. 제안된 시스템은 800 채널의 아날로그 신호를 처리 할 수 있으며, 알테라 쿼터스 툴을 활용하여 Cyclone II FPGA로 구현되었다. 구현된 시스템은 공작기계와 같은 제어장치의 대규모 입출력 라인들의 올바른 동작여부를 판정하는데 적합하다. 그 시스템은 데이터 처리량을 줄일 수 있는 제어부, 전압분배회로 및 USB 인터페이스로 구성된다. 데이터 처리량을 줄이기 위하여 획득한 데이터를 비교 분석하여 동일한 데이터를 분리해내고 변화가 있는 데이터만을 전송하는 방법의 알고리즘을 적용하였다. 제조장비에 적용된 시험결과는 짧은 시간 내에 800개의 아날로그 입력 신호들을 획득 처리한 후 적절히 전송함을 보여준다.