본 논문은 스마트 팩토리(Smart Factory) 디지털 트윈(Digital Twin) 구축을 위해서 다양한 산업용 센서(IoT/비 IoT)로부터 센서데이터를 획득하기 위한 표준 노드(Node)를 생성하고 그룹별/공정별 존(Zone)을 연동하여 상호호환적인 데이터의 교환 기능을 제공함으로써 데이터의 안정성을 확보하고 스마트 팩토리의 디지털 트윈(Digital Twin)을 위한 효과적인 존 마스터(Zone Master) 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 존 마스터(Zone Master) 플랫폼의 Process는 독립된 시스템 간의 센서 객체 및 센서 상호작용이 어떻게 수행하는지를 정의해 주기 위한 인터페이스 명세를 포함하고 있으며 고유의 데이터 교환 규칙에 대한 개별 정책들을 수행하고 있다. 존 마스터 플랫폼 프로세서의 실행 통제를 위한 인터페이스는 시스템관리, 자료교환의 협상(publish-subscribe)을 위한 선언 관리, 센서 객체의 등록 및 상태 정보를 통신하기 위한 객체 관리, 속성 소유권 공유를 위한 소유권 관리, 데이터 동기화를 위한 시간 관리, 데이터 교환에 대한 Route 정보를 위한 자료 분배 관리를 제공한다.
프로덕트팩토리는 온라인 고객을 위한 실시간 금융상품 설계시스템을 의미한다. 복합상품이란 두개의 서로 다른 상품의 속성을 적절히 결합하여 설계한 새로운 상품을 의미한다. 복합상품프로덕트팩토리는 위 두 개념을 결합한 것으로서 두개의 서로 다른 상품을 비즈니스 규칙과 사용자의 요구에 근거하여 적절히 결합하여 새로운 복합상품을 설계하는 프로덕트팩토리를 의미한다. 금융 및 보험 산업에서 자동화된 프로덕트팩토리의 필요성에 대하여 많은 논의는 있었지만 현재까지 이렇다 할 연구 성과는 보이지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서 우리는 복합상품을 설계할 수 있는 프로덕트팩토리를 개발하였다. 복합상품을 설계하기 위해서는 상품의 구조화된 표현 방법이 필요하며, 이렇게 표현된 서로 다른 상품의 속성을 결합하여 복합상품의 속성을 정의 할 수 있는 속성결합방법이 필요하고, 또한 이들 속성의 결합방법을 제어하는 비즈니스 규칙을 표현하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서 우리는 상품을 기술하는데 필요한 네 종류의 속성을 규명하였고, 이들 속성을 결합하기 위한 결합연산자를 개발하였으며, 또한 비즈니스 규칙을 표현하는 방법을 제시하였다. 또한, 본 연구의 효과를 검증하기 위하여 복합상품설계시스템을 구현하여 대출상품에 적용해 보았다.
Product factory is a real-time financial product design system for the Internet customers. Recently, as the number of the Internet customers increases, the importance of the product factory becomes more emphasized. However, there is not much research performed regarding its definition, properties, requirements, nor implementation. In this research, we make a clear definition of product factory, and analyze the requirements of the system from the perspectives of functions and services, and we propose an architecture that reflects the analyzed requirements. In additions, we implemented a prototypical system based on the proposed architecture to prove the usefulness of this research.
최근 스마트 팩토리에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 그러나, 이러한 높은 관심에도 불구하고 정작 어떻게 스마트 팩토리를 구축해야 하는지에 대한 구체적인 가이드라인이 없는 실정이다. 또한 기존의 사례들은 주로 독일을 중심으로한 해외 사례로서 국내에 그대로 적용하기에는 다소의 괴리감이 존재한다. 또한 스마트 팩토리는 기업의 규모와 성격에 따라 구축방식이 상이할 수 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 국내 대 중 소기업들을 대상으로 스마트 팩토리 성공구축 사례들을 분석 하였다. 사례분석 결과, 대기업의 경우 일부공장을 대상으로 시범적으로 스마트팩토리를 구축한 후 성공적으로 평가될 시 전체공장으로 확대시키는 전략이 효과적이다. 중소기업의 경우, 낮은 수준의 스마트팩토리 구축레벨에서 높은 수준의 구축레벨로 업그레이드하는 것이 효과적이다. 말하자면 본 연구에서 실시한 스마트 팩토리 성공사례 분석을 통해, 기업들에게 성공적 구축을 위한 실제적인 가이드라인을 제공하고자 한다. 아울러, 본 연구를 통해 제시된 구축전략들은 향후 스마트 팩토리 구축을 고려하고 있는 기업과 정부에게 중요한 함의를 제시하고자 한다.
최근 스마트 팩토리(Smart Factory)에 대한 연구는 단순히 공장 자동화(Factory Automation, FA)의 개념에서 데이터를 수집하고 분석하는 형태로 발전하고 있다. 이것은 통신 기술의 발전(5G)과 IoT 장치(device)들이 현장 상황에 맞춰 다양하게 개발되면서 가속화 되고 있다. 또한, 기업 경쟁력 강화로 디지털트랜스포메이션(Digital Transformation)이 활발히 이루어지고 있으며, 이를 각종 IoT 장비로 부터 수신한 데이터와 자동화된 설비를 결합시켜 공정 재조정을 통한 최적화 연구가 다양하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 관련 연구 중 하나인 예측 시스템을 활용한 설비 장애 진단 및 조치 시스템 구조 및 요소를 제안한다.
이상기후로 인한 불안정한 식량 수급을 해결하기 위한 대안 중 하나로 식물공장의 필요성이 증대되고 있다. 식물공장 내 기류는 재배작물의 증산작용과 열교환에 중요한 인자 중 하나로 인식되고 있다. 한편, 디지털트윈(Digital Twin: DT)은 실체계를 가상세계에 복제한 것으로 실체계만으로 불가능한 다양한 서비스를 제공하는 수단으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 디지털트윈 개념을 실제 운용중인 식물공장 기류해석에 적용하여 다양한 상황에 기류를 예측할 수 있는 기류 예측 DT 모델 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 먼저 기류 해석용 디지털트윈 수학적 형식론을 제시하고, 이를 기반으로 실제 운용중인 식물공장의 기류예측 모델링에 필요한 정보들을 명세한다. 이어서 식물공장 내 형상을 CAD로 구현하고 유동해석을 위한 전산유체역학(CFD) 구성요소들을 결합하여 DT 모델을 개발하였다. 마지막으로 DT 모델의 시뮬레이션 해석 결과를 식물공장에서 수집한 실제 기류값과 비교하는 모델의 실증 및 기계학습 기반 보정을 통해 정확도가 높은 기류 예측용 DT 모델을 완성하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.91-100
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2022
Major developed countries are seriously considering smart factories to increase their manufacturing competitiveness. Smart factory is a customized factory that incorporates ICT in the entire process from product planning to design, distribution and sales. This can reduce production costs and respond flexibly to the consumer market. The smart factory converts physical signals into digital signals, connects machines, parts, factories, manufacturing processes, people, and supply chain partners in the factory to each other, and uses the collected data to enable the smart factory platform to operate intelligently. Enhancing personalized value is the key. Therefore, it can be said that the success or failure of a smart factory depends on whether big data is secured and utilized. Standardized communication and collaboration are required to smoothly acquire big data inside and outside the factory in the smart factory, and the use of big data can be maximized through big data analysis. This study examines big data analysis and standardization in smart factory. Manufacturing innovation by country, smart factory construction framework, smart factory implementation key elements, big data analysis and visualization, etc. will be reviewed first. Through this, we propose services such as big data infrastructure construction process, big data platform components, big data modeling, big data quality management components, big data standardization, and big data implementation consulting that can be suggested when building big data infrastructure in smart factories. It is expected that this proposal can be a guide for building big data infrastructure for companies that want to introduce a smart factory.
Virtual Manufacturing is a technology facilitating effective development and agile production of products via computer models representing physical and logical schema and the behavior of the real manufacturing systems including manufacturing resources, environments and products. For the successful application of this technology, a virtual factory as a well-designed and integrated environment is essential. To construct a virtual factory in effective and concurrent manners, a supporting information infrastructure for managing diverse models of virtual factory is very important. In this paper, we constructed the web-based information management system for many engineering activities related with a virtual factory. Using this system, users can handle all information and diverse digital files including attributes, parameters, 3-D CAD files, simulation models, and etc. of a cell, line and whole factory. We expect that this information management system for a virtual factory helps us achieve great time savings and advances in accuracy for construction and maintenance activities of virtual factories.
최근 제조업의 근로 시간 단축 및 전문 노동력의 감소로 인하여 발생할 수 있는 문제를 개선할 수 있는 스마트 팩토리(Smart Factory)가 주목받고 있다. 스마트 팩토리는 생산품의 불량률을 줄이고, 숙련공 없이 비숙련공만으로 현장 가동이 가능하다는 점 등의 긍정적 효과를 기대할 수 있다. 그러나 스마트 팩토리는 높은 설비 도입 비용, 업무 시스템 재설계 등의 문제점이 등이 있으며, 특히 보안의 취약성이 심각하다. 그렇기 때문에 많은 기업이 현실에서 스마트 팩토리를 도입하는 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 스마트 팩토리의 다양한 보안 사고를 유형 및 정형화시키고 여러 보안 사고를 유발하는 취약한 부분을 구체화하여 스마트 팩토리의 보안 연구의 방향성을 제시하고자 한다.
1960년대에 유럽에서 출발한 식물공장은 종자학, 양액 기술, 환경제어 기술, 자동화시스템 등 관련 기술의 발전에 힘입어 완전인공광형 식물공장의 형태로 발전했으며, 최근에는 ICT 기술과의 융합을 통해 작물 재배의 효율성을 늘려가고 있다. 국내에서도 식물공장에 관한 성과가 도출되면서 식물공장에 대한 관심이 높아지고 있으나 산업 생명주기로 볼 때 여전히 도입기에 머물러 있으며 정부 투자는 점점 줄어들고 있다. 연구자는 식물공장과 관련한 정책, 기술, 사업 분야의 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하여 식물공장의 투자 가치를 재분석하고, 식물공장의 경쟁력 강화 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구는 식물공장 산업의 기회와 위험요인을 식별하고, 식물공장의 고부가가치 창출을 위한 전략을 제시했다는 점에서 연구 의미를 가질 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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