• 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.

• 한국정밀공학회지
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• 제31권4호
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• pp.287-295
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• 2014

Smart manufacturing (SM) considered as a new trend of modern manufacturing helps to meet objectives associated with the productivity, quality, cost and competiveness. It is characterized by decentralized, distributed, networked compositions of autonomous systems. The model of SM is inherited from the organization of the living systems in biology and nature such as ant colony, school of fish, bee's foraging behaviors, and so on. In which, the resources of the manufacturing system are considered as biological organisms, which are autonomous entities so that the manufacturing system has the advanced characteristics inspired from biology such as self-adaptation, self-diagnosis, and self-healing. To prove this concept, a cloud machining system is considered as research object in which internet of things and cloud computing are used to integrate, organize and allocate the machining resources. Artificial life tools are used for cooperation among autonomous elements in the cloud machining system.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.197-205
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• 2022

The Cyber Physical System(CPS) is an important concept in achieving SMSs(Smart Manufacturing Systems). Generally, CPS consists of physical and virtual elements. The former involves manufacturing devices in the field space, whereas the latter includes the technologies such as network, data collection and analysis, security, and monitoring and control technologies in the cyber space. Currently, all these elements are being integrated for achieving SMSs in which we can control and analyze various kinds of producing and diagnostic issues in the cyber space without the need for human intervention. In this study, we focus on implementing a production equipment monitoring system related to building a SMS. First, we describe the development of a fog-based gateway system that links physical manufacturing devices with virtual elements. This system also interacts with the cloud server in a multimedia network environment. Second, we explain the proposed network infrastructure to implement a monitoring system operating on a cloud server. Then, we discuss our monitoring applications, and explain the experience of how to apply the ML(Machine Learning) method for predictive diagnostics.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.216-221
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• 2022

4차산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 디지털 혁신으로의 전환을 가속화하고 있으며, 제조업에서는 스마트공장을 비롯해 4차산업혁명 기반 제조업 혁신을 위한 노력이 이어지고 있다. 제조업에서의 4차산업혁명 기술의 접목은 AI, 빅데이터, IoT, 클라우드, 로봇 등을 활용해 기존 자동화에서 업그레이드된 생산설비 데이터 수집 및 분석시스템 구축과 제품 불량 원인 파악 및 불량률을 최소화하기 위한 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 생산설비 현장에서의 전력, 환경, 설비 상태 데이터를 IoT 디바이스를 통해 수집하고, 수집한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 수치화하여 나타내고 위젯을 활용하여 MQTT기반 실시간 인포그래픽 형태로 표시할 수 있는 시스템을 구현하였다. IoT 디바이스로부터 전송된 실시간 센서 데이터를 Rest API 방식으로 클라우드 서버에 저장하고, 대시보드에서 데이터를 원격에서도 모니터링이 가능함은 물론 시간별, 일자별로 분석이 가능하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제14권3호
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• pp.15-20
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• 2015

After the US government declared 3D printing technology a next-generation manufacturing technology, there have been many practical studies conducted to expand 3D printing technology to manufacturing technologies, called AMERICA MAKES. In particular, the Keck Center, located at the University of Texas at El Paso, has studied techniques for easily combing the 3D stacking process with space mobility and expanded these techniques to simultaneous staking techniques for multiple materials. Additionally, it developed convergence manufacturing techniques, such as direct inking techniques, in order to produce a module structure that combines electronic circuits and components, such as CUBESET. However, in these studies, it is impossible to develop a unified system using traditional independent through simple sequencing connections. This is because there are many problems in the integration between the stacking modeling of 3D printers and post-machining, such as thermal deformations, the precision accuracy of 3D printers, and independently driven coordinate problems among process systems. Therefore, in this paper, the integration method is suggested, which combines these 3D printers and subsequent machining process systems through an Internet-based cloud. Additionally, the sequential integrated system of a 3D printer, an NC milling machine, machine vision, and direct inking are realized.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.41-51
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• 2016

정보통신 기술의 발달로 과거에는 다룰 수 없었던 대용량의 데이터 처리가 가능해지면서 빅데이터의 관심이 고조되고 있다. 제조 산업은 축적된 데이터가 풍부하여 빅데이터의 적용 및 활용이 가장 기대되는 분야이다. 제조 기업의 공정은 생산설계, 생산, 판매 등의 프로세스가 복잡하게 얽혀있기 때문에 품질 관리와 생산효율성의 증대를 위해 제조 공정 프로세스의 효율화가 중요하다. 본 연구에서는 빅데이터 기술과 프로세스 마이닝 기법을 제조 공정 분석에 접목시킨 빅데이터 클라우드 서비스를 제안한다. 제조 기업은 클라우드 서비스를 활용하여 공정 프로세스의 개선 및 비용절감 등의 효과를 거둘 수 있다. 빅데이터 클라우드 서비스는 공정 프로세스 분석, 공정 시간 분석 등의 다양한 분석 서비스를 제공하며 구현 완료하였다. 사례 연구를 통해 클라우드 서비스의 유효성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1447-1452
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• 2022

세계 10대 도시이며 Metro City인 서울특별시는 인쇄, 봉제, 기계금속 등 전통적인 도심제조업이 분포되어있다. 이들 제조업 집적지 내 소상공인은 서로 상부상조 하는 형태로 발전해왔다. 집적지의 특성상 각 공정은 개별 업체가 담당한다. 상대적으로 영세한 소상공인이 공정 간 실시간 물류 이동 정보를 제공하는 주문처리 서비스를 준비하기에 어려운 현실이다. 본 논문에서는 패키지(Package) 제조 및 특수인쇄 분야 소상공인의 원활한 수주, 배송 처리를 위해 기존 물류 Data를 수집, 분석하고 CRNN, k-NN, ID3 Decision Tree algorithm을 적용한 인공지능 Fulfillment Service Platform 시스템을 설계한다. 본 연구를 통하여 집적지 소상공인 누구나 Cloud 네트워크를 통하여, 개별 수주, 배송 맞춤서비스를 사용할 수 있게 함으로써 매출 증대 및 역량 향상에 크게 기여할 것으로 기대한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권1호
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• pp.15-22
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• 2021

In a smart manufacturing environment, more and more devices are connected to the Internet so that a large volume of data can be obtained during all phases of the product life cycle. The large-scale industries, companies and organizations that have more operational units scattered among the various geographical locations face a huge resource consumption because of their unorganized structure of sharing resources among themselves that directly affects the supply chain of the corresponding concerns. Cloud-based smart manufacturing paradigm facilitates a new variety of applications and services to analyze a large volume of data and enable large-scale manufacturing collaboration. The manufacturing units include machinery that may be situated in different geological areas and process instances that are executed from different machinery data should be constantly managed by the super admin to coordinate the manufacturing process in the large-scale industries these environments make the manufacturing process a tedious work to maintain the efficiency of the production unit. The data from all these instances should be monitored to maintain the integrity of the manufacturing service system, all these data are computed in the cloud environment which leads to the latency in the performance of the smart manufacturing service system. Instead, validating data from the external device, we propose to validate the data at the front-end of each device. The validation process can be automated by script validation and then the processed data will be sent to the cloud processing and storing unit. Along with the end-device data validation we will implement the APM(Asset Performance Management) to enhance the productive functionality of the manufacturers. The manufacturing service system will be chunked into modules based on the functionalities of the machines and process instances corresponding to the time schedules of the respective machines. On breaking the whole system into chunks of modules and further divisions as required we can reduce the data loss or data mismatch due to the processing of data from the instances that may be down for maintenance or malfunction ties of the machinery. This will help the admin to trace the individual domains of the smart manufacturing service system that needs attention for error recovery among the various process instances from different machines that operate on the various conditions. This helps in reducing the latency, which in turn increases the efficiency of the whole system

• 한국IT서비스학회지
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• 제17권3호
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• pp.37-51
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• 2018

Recently, cloud computing market is growing geometrically in both private and public area, and many global companies in various domains have developed and provided cloud computing services. In such situation, Korean government made multiple plans for domestic cloud computing industry. However, most research institutes have focused on market size and status information, which makes actual effectiveness of cloud computing service hard to recognize. In this study, we define cloud computing Industry by rearranging Input-Output table published by the Bank of Korea to use Input-Output Analysis. The Input-Output Analysis was devised in 1963 by Leontief and it is used in many fields of study until now. It produces various coefficients that are able to identify production-inducing effect, value-added effect, labor-inducing effect, front and rear chain effect. The analysis results show that production-inducing effect, front and rear chain effect of cloud computing industry is low compared to other industries. However, cloud computing Industry possesses relatively high value-added effect and labor-inducing effect. It is because industry magnitude of cloud computing is smaller than other industries such as manufacturing, chemical industries. The economic effects of the cloud computing industry are not remarkable, but this result is significant to emerging markets and industries and presents the fresh way of analyzing cloud computing research field.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1259-1264
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• 2019

Nowadays, cloud computing and big data analytics are at the center of many industries' concerns to take advantage of the potential benefits of building future smart cities. The integration of cloud computing and big data analytics is the main reason for massive adoption in many organizations, avoiding the potential complexities of on-premise big data systems. With these two technologies, the manufacturing industry, healthcare system, education, academe, etc. are developing rapidly, and they will offer various benefits to expand their domains. In this issue, we present a summary of 18 high-quality accepted articles following a rigorous review process in the field of cloud computing and big data analytics.