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.
A 3D scanner scans and captures the shape of a real-world object. The captured shape can be used to construct three-dimensional model for CAD/CAM applications. In this study we have tried to design a cell phone cover by using the 3D scanner and reverse engineering. A 3D scanner is used to capture the shape of a cell phone. The 3D scanner generates a point cloud as the shape information. A three-dimensional CAD model for the cell phone is constructed from the point cloud. A cell phone cover is designed based on the CAD model of the cell phone. To check the integrity of this design process a prototype of the cover is made and assembled with the cell phone.
In this paper, we propose an edge cloud platform architecture for implementing smart factory. The edge cloud platform is one of edge computing architecture which is mainly focusing on the efficient computing between IoT devices and central cloud. So far, edge computing has put emphasis on reducing latency, bandwidth and computing cost in areas like smart homes and self-driving cars. On the other hand, in this paper, we suggest not only common functional architecture of edge system but also light weight cloud based architecture to apply to the specialized requirements of smart factory. Cloud based edge architecture has many advantages in terms of scalability and reliability of resources and operation of various independent edge functions compare to typical edge system architecture. To make sure the availability of edge cloud platform in smart factory, we also analyze requirements of smart factory edge. We redefine requirements from a 4M1E(man, machine, material, method, element) perspective which are essentially needed to be digitalized and intelligent for physical operation of smart factory. Based on these requirements, we suggest layered(IoT Gateway, Edge Cloud, Central Cloud) application and data architecture. we also propose edge cloud platform architecture using lightweight container virtualization technology. Finally, we validate its implementation effects with case study. we apply proposed edge cloud architecture to the real manufacturing process and compare to existing equipment engineering system. As a result, we prove that the response performance of the proposed approach was improved by 84 to 92% better than existing method.
전 세계적으로 제조업은 급진적인 변화에 직면해 있다. 독일을 시작으로 변화되고 있는 제조업은 스마트팩토리라는 이름으로 현재 전 세계적으로 제조업들이 도입하며 개선 및 발전되어 가고 있다. 인공지능, 클라우드 등의 IT기술들을 생산 현장에서 활용함으로 써 과거 제조업의 환경을 탈피하고자 하는 욕구가 증가 되어 가고 있다. 앞으로는 이러한 기술들을 어떻게 효율적이고 효과적으로 사용할 수 있는지에 대한 논의가 계속되고 있다. 점점 공장 영역에서 지역, 국가, 전 세계적으로 범위가 확대됨에 따라 상호작용에 대한 국제적인 표준의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 설비, 센서 등을 자산으로 관리하고 OPC UA를 통해 수집된 설비 데이터를 모니터링을 하기 위한 설계 및 구현방법에 대해 제안한다.
생산 현장에서 발생되는 다양한 형태의 데이터는 스마트한 제조관리를 가능하게 하는 원동력으로 이를 효율적으로 저장하고 처리, 분석하는 일련의 과정이 4차 산업혁명 기반의 제조혁신에 능동적으로 대응하기 위한 핵심요소로서, 이와 관련한 다양한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 특히, 제조데이터 분석이라는 영역은 단순하게 기존의 데이터를 통계적인 접근 수단으로만 보는 것이 아니라 다양한 산업별 업종 도메인의 특성에 기반하여 빅데이터 분석과 기계학습 등의 인공지능 모델로 발전하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업별 제조현장을 이해하는 도메인 경험 및 특성을 고려하여 데이터를 효과적으로 저장, 처리, 분석할 수 있는 클라우드 형태의 빅데이터 시스템을 제안한다.
The reverse engineering (RE) technology can quickly generate 3D point cloud data of an object by capturing the surface of a model using a 3D scanner. In the rapid prototyping (RP) technology, prototypes are rapidly produced from 3D CAD models in a layer-by-layer additive basis. In this paper, a physical human head shape is duplicated using a new RP process, the Transfer-type Variable Lamination Manufacturing process using expandable polystyrene foam sheet (VLM-ST), after the point cloud data of a human head shape measured from 3D SNX scanner are converted to STL file. From the duplicated human head shape, it has been shown that the VLM-ST process in connection with the 3D scanner is a fast and efficient process in that shapes with free surface, such as the human head shape, can be duplicated with ease. Considering the measurement time and the shape duplication time, the use of 3D SNX scanner and the VLM-ST process is expected to reduce the lead-time fur the development of new products in comparison with the other existing RE-RP connected manufacturing systems.
정보화 사회에서 디지털이라는 단어와 결합된 컨버전스는 정보통신 분야의 단위기술들의 융합을 통해 등장하는 새로운 제품이나 서비스를 일컫고 있다. 이러한 컨버전스 기술의 파급효과 및 컨버전스 사회의 현상들은 이미 경제, 사회, 문화등 사회의 전 부분에서 가시화되고 있다. 최근 제조생산 현장은 디지털 정보화, 전역 통합화를 통해서 생산 고도화를 향한 새로운 변화에 직면해 있다. 본 논문은 현재 진행 중인 생산정보화 시스템의 구성 및 이슈를 기술하고, MES에서 접근하고 있는 클라우드 서비스 시스템을 구축하기 위한 주요한 이슈 및 해결 요소들을 제시한다. 또한 최적화된 생산 흐름과 소비 시장에 적절히 반응하는 제조생산 정보화시스템을 구축하기 위한 방안을 제안한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.121-128
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2021
In order to design a real time big data collection and analysis system of manufacturing data in a smart factory, it is important to establish an appropriate wired/wireless communication system and protocol. This paper introduces the latest communication protocol, OPC-UA (Open Platform Communication Unified Architecture) based client/server function, applied user interface technology to configure a network for real-time data collection through IoT Integration. Then, Database is designed in MES (Manufacturing Execution System) based on the analysis table that reflects the user's requirements among the data extracted from the new cutting process automation process, bush inner diameter indentation measurement system and tool monitoring/inspection system. In summary, big data analysis system introduced in this paper performs SPC (statistical Process Control) analysis and visualization analysis with interface of OPC-UA-based wired/wireless communication. Through AI learning modeling with XGBoost (eXtream Gradient Boosting) and LR (Linear Regression) algorithm, quality and visualization analysis is carried out the storage and connection to the cloud.
순서노출암호(order-revealing encryption)는 암호화된 데이터에서 효율적인 범위 검색(range query)을 가능하게 하는 암호 기술로 IoT(internet of things), 스마트 제조(smart manufacturing), 클라우드 컴퓨팅(cloud computing) 등 수집 데이터가 경쟁력으로 직결되는 산업분야에서 중요한 보안 기술 중 하나로 주목받고 있다. 2015년 평문의 순서 정보 이외의 어떠한 추가 정보도 노출하지 않는 "이상적인 안전성(ideal-security)"을 만족하는 순서노출암호가 발표되었다. 하지만 구현 가능한 효율성을 제공하지 못하며, 기반을 두고 있는 multilinear maps의 안전성을 의심할만한 다양한 연구결과들이 발표되었다. 최근에는 이상적인 안전성을 우선으로 만족하기 보다는 실제 사용가능한 수준의 효율성 달성에 초점을 맞춘 보다 현실적인 기법들이 제안되고 있는 추세이다. 이에 본 논문에서는 현재 가장 우수하다고 평가 받는 Lewi 등이 제안한 순서노출암호의 효율성을 분석하고, 동일한 안전성 대비 보다 짧은 암호문을 생성할 수 있는 설계 논리를 제시하여, 공간 복잡도 측면에서 보다 우수한 새로운 순서노출암호를 제안하고자 한다.
Computer Aided Engineering (CAE) is very helpful field for every manufacturing industry including foundry. It covers CAD, CAM, and simulation technology also, and becomes as common sense in developing new products and processes. In South Korea, more than 600 foundries exist, and their average employee number is less than 40. Moreover, average age of them becomes higher. To break out these situations of foundry, software tools can be effective, and many commercial software tools had already been introduced. But their high costs and risks of investment act as difficulties in introducing the software tools to SMEs (Small and Medium size Enterprise). So we had developed cloud computing platform to propagate the CAE technologies to foundries. It includes HPC (High Performance Computing), platforms and software. So that users can try, enjoy, and utilize CAE software at cyber space without any investment. In addition, we also developed platform APIs (Application Programming Interface) to import not only our own CAE codes but also 3rd-party's packages to our cloud-computing platforms. As a result, CAE developers can upload their products on cloud platforms and distribute them through internet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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