본 연구에서는 머신 러닝 기법을 활용하여 공장에서 발생하는 에너지 사용량에 대한 데이터 분석 및 패턴 추출에 대해 다룬다. 통계학이나 기존의 방법들은 몇 가지 물리적 특성을 반영하는 수학적 모델을 구축하는 반면, 머신 러닝을 통한 접근방법은 데이터 학습을 통하여 모델의 계수들을 결정하게 된다. 기존의 방법들은 특정한 구조를 갖는 수학적 모델을 구축해야 한다는 어려움이 있으며 과연 데이터의 특징들을 잘 반영하는지에 대한 의문이 존재했다. 그러나 머신 러닝을 통한 방법은 사람이 구축하기 어려운 작업들을 용이하게 구축한다는 장점을 가지고 있기 때문에 데이터 간의 관계를 파악하기에 더 효율적이라는 장점을 가지고 있다. 공장의 에너지 소비에 직접적으로 영향을 끼치는 요소들이 존재하며 이러한 전력 소비는 시간에 따른 데이터로 나타나게 된다. 각 요소들로부터 발생하는 소비 전력을 계측하고 데이터 베이스를 구축하기 위해 각 요소에 센서를 장착하였다. 취득된 데이터에 대해 전처리 과정 및 통계적인 분석을 거친 뒤, 머신 러닝을 통해 패턴을 분석하는 과정을 거쳤다. 이를 통해 공장에서 발생하는 소비 전력 데이터에 대한 패턴 분석을 진행하였다.
공장의 에너지 효율을 높이는 방안 중 공정 스케줄링은 제조 공정에서 자원을 최적으로 할당하여 제품의 생산 계획을 수립하는 활동이다. 그러나 야간 근로가 불가피한 경우에는 이러한 전략이 효과적으로 적용되지 않을 수 있다. 또한, 생산 요구량의 지속적인 변화로 인해 실제 공장에서의 적용에 어려움이 있다. 최근에는 전기자동차의 보급이 급증함에 따라 전기자동차 배터리를 에너지 저장 시스템으로 활용하는 기술이 주목을 받고 있다. 이러한 배터리를 활용한 기술은 공장 에너지 관리를 위한 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차 배터리를 활용한 공장 에너지 관리 방안을 제안한다. 제안된 방안은 전기자동차 배터리 충전 상태 및 TOU(Time-of-use)를 고려하여 PSCAD/EMTDC 소프트웨어에서 분석된다. 제안된 방안은 예측된 전력 사용량과 TOU를 고려하여 수립된 공정 스케줄링과 비교 분석된다. 결과적으로 공정 스케줄링은 하루에 4,152원, 제안된 방안은 7,286원의 전기 요금을 절감하였다. 본 논문을 통해 공장 에너지 관리를 위해 전기자동차 배터리 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
Plant factory industry as a new agriculture is in the spotlight. In this paper, we experimented plant factory applied photovoltaic system and LED lighting. For growing the plant, red, blue and white LED were placed into 1:4:3. Electric power generated by the photovoltaic system was supplied on DC power supply instead of AC. The designed and experimented power generation amount per day of photovoltaic system were 2,860 Wh and 2,272 Wh respectively. Plant has not been grown at the dead space of LED lighting so it is required to array LED lighting.
In this paper, we propose a system architecture of the AMI to be applied in the modern agricultural sector. Agricultural electricity costs in South Korea is very inexpensive compared with other industries. It is expected to increase oil prices to rise over the medium to long term so the facilities must to be installed for farmers in terms of energy savings and energy costs. The research and development of plant factory which can replace the ills of modern agriculture is very active. The technologies of smart grid and plat factory are good paradigm of next generation agricultural sector. Good use of smart grid technologies, the traditional energy consumption industries, agriculture sector can be self-sufficiency industry. In this article the AMI architecture is developed and it will be applicable for modern farmers plant factory.
Kim, Yeong-Sik;Yi, Chung-Seob;Lee, Dae-Chul;Jeong, Hyo-Min;Chung, Han-Shik
동력기계공학회지
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제18권6호
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pp.159-165
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2014
On this work, the importance of industrial ventilation was investigated and examined the theoretical point and problems about general ventilation of factory exposed on high temperature during summer. As a case study, the ventilation planning of the printed circuit board (PCB) etching process for an electronic company was carried out and each of those characteristics were compared by installing actual ventilation systems and measuring the changing state of the working environment in accordance with ventilation method during summer. The purpose of the study is to present an efficient ventilation method for a factory with a closed structure under high temperature environment. In summary, for a factory with a sealed structure such as the target PCB manufacturing factory in this study, the forced supply and exhaust method was the most appropriate ventilation method for maintaining a low.
본 논문에서는, 친환경 Green IT 기술과 융합된 식물공장 시스템의 이상적인 표준 설계 및 구축안을 요소기술별로 제시하였으며, 이의 실현 가능성과 문제점 분석을 위해 요소기술별 관련 하드웨어 및 소프트웨어를 종합한 콘테이너형 식물공장 테스트베드를 구축하여 운영하고, 운영상의 문제점을 파악하여 미래의 대형 식물공장 구축과 운영의 기반이 되는 시험연구를 수행하였다.
다양한 학습 모델이 발전하고 있는 지금, 학습을 통한 다양한 시도가 진행되고 있다. 이중 에너지 분야에서 많은 연구가 진행 중에 있으며, 대표적으로 BEMS(Building energy Management System)를 볼 수 있다. BEMS의 경우 건물을 기준으로 건물에서 생성되는 다양한 DATA를 이용하여, 에너지 예측 및 제어하는 다양한 기술이 발전해가고 있다. 하지만 FEMS(Factory Energy Management System)에 관련된 연구는 많이 발전하지 못했으며, 이는 BEMS와 FEAMS의 차이에서 비롯된다. 본 연구에서는 실제 공장에서 수집한 DATA를 기반으로 하여, 전력량 예측을 하였으며 예측을 위한 기술로 시계열 DATA 분석 방법인 LSTM 알고리즘을 이용하여 진행하였다.
Purpose: The purpose of this study is to identify the strategic direction of organizations and their employees to efficiently utilize smart factories and enhance business performance among Korean manufacturing companies. Research design, data, and methodology: We derived a structured research model to check the mediated effect of utilization of smart factory between the characteristics of smart factory and the innovation activities. Results: Quality characteristics of smart factory and Innovation activities were all found to have a statistically significant effect on utilization of smart factory, utilization of smart factory was found to have a statistically significant effect on the business performance. And it has been shown that the utilization of smart factory is partially mediated relative to the quality characteristics of smart factory and business performance and relative to innovation activities and business performance. Conclusions: Smart factory builders can reflect the areas that affect utilization of the smart factory in their strategies by considering the quality characteristics of the smart factory and innovation Activities. Therefore, smart factory builders can identify the quality characteristics of smart factory and reflect them in the process and analyze active utilize measures through the innovative activities of the employees of the organization, thereby influencing business performance.
A plant factory system is getting the spotlight as alternatives to cope with the weather anomaly and food crisis because of the global warming. A study on 'Plant Processing Factory System' has been proceeded to develope 'low-carbon green growth' since our government selected it as the green technologies in 2010. The plant factory has played a major role in growth industries connected to many other fields like low-carbon as well as lighting and automated system. This study is aimed to solve the problems on low productivity and health problem of plant workers caused by highly concentrated carbon dioxide and low temperature in each process in the plant factory. It is aimed to research data to understand the actual conditions of plant workers and improve the thermal environment.
Micro-factory is a small system to produce a small parts and this manufacturing system has advantages such as energy saving, resources saving, and manufacturing space saving. Micro-factory are classified according to production type and has many applications in various industry. In this paper, the basic concept and applications of micro-factory are introduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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