• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제13권2호
• /
• pp.265-275
• /
• 2024

Smart factory is a remarkable development from traditional manufacturing systems to data-based smart manufacturing systems that can connect and process data continuously, collected from machines, production equipment to production and business processes, capable of supporting workers in making decisions or performing work automatically. Smart factory is the key and center of the fourth industrial revolution, combining improvements in traditional manufacturing activities with digital technology to help factories achieve greater efficiency, contributing to increased revenue and reduce operating costs for businesses. Besides, the importance of smart factories is to make production more quality, efficient, competitive and sustainable. Businesses in Vietnam are in the process of learning and applying smart factory models. However, the number of businesses applying the pine factory model is still limited due to many barriers and difficulties. Therefore, in this paper we conduct a survey to assess the needs and current situation of businesses in applying smart factories and propose some specific solutions to develop and promote application of smart factory model in Vietnamese businesses.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.127-140
• /
• 2022

최근 정보통신기술(ICT)의 발달로 산업혁명은 3차 산업에서 4차 산업으로 옮겨가고 있다. 기업이 미래에 생존하기 위해서는 이러한 기술을 채택해야 한다는 것에는 의심의 여지가 없다. 본 연구의 목적은 제4차 산업혁명을 위한 사물인터넷(IoT) 연구 문헌의 지적 구조를 분석하여 해당 분야에 대한 더 나은 통찰력을 제시하는 것이다. 연구 데이터는 Web of Science 데이터베이스에서 추출되었으며, CiteSpace를 사용하여 총 1,631개의 문서와 72,754개의 참고 문헌을 분석하였다. 저자동시인용분석을 이용하여 제4차 산업혁명을 위한 사물인터넷 연구 분야의 지적 구조를 분석하기 위해 군집분석, 타임라인 분석, 연구전환점 분석을 수행하여 'Supply Chain', 'Digital Twin', 'Smart Manufacturing System' 등 12개의 하위 영역을 식별하였다. 타임라인 분석을 통해 연구가 확대되고 있는 분야와 축소되고 있는 분야를 분석하였으며, 연구의 한계점과 향후 연구방향을 결론과 함께 제시하였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제23권9호
• /
• pp.1229-1235
• /
• 2010

With the increase of human activities since the Industrial Revolution, atmospheric greenhouse gas (GHG) concentration has increased, which is believed the cause of climate change. Methane ($CH_4$) fluxes were measured at two commercial swine barns (Jarvis and Guelph) with a four tower micrometeorological mass balance method. Two and three separate measurements were conducted at Jarvis and at Guelph, respectively. In the Jarvis experiments from May to July, mean $CH_4$ flux ($490.4{\mu}g/m^2/s$) during daytime was lower than that during nighttime ($678.0{\mu}g/m^2/s$) (p<0.05), which would be caused by break of slurry temperature stratification. In the Guelph experiment from January to April, mean $CH_4$ flux ($62.9{\mu}g/m^2/s$) during daytime was higher than that during nighttime ($39.0{\mu}g/m^2/s$) (p<0.05), which would be generated by high slurry temperature at 3 cm depth after April 6. Slurry temperature stratification in the Guelph experiment would happen from January to March.

• 철학연구
• /
• 제146권
• /
• pp.115-135
• /
• 2018

이 논문은 과학기술이 인간 삶의 편리함과 윤택함에 기여하기 보다는 오히려 인간을 억압하고 착취하는 수단으로 전락하는 문제를 다룬다. 이와 관련하여 필자는 노동가치론과 '기술가치론'의 상이한 주장들을 검토하면서 노동과 기술의 문제에 대해 고찰해보고자 한다. 또한 필자는 기술의 '자본주의적' 사용에 대한 마르크스의 비판적 관점을 적극 참고하면서, 특히 마르크스의 상대적 잉여가치 및 특별잉여가치 개념, 자본의 유기적 구성의 고도화에 관한 분석에 주목할 것이다. 그의 견해는 오늘날 기술의 발전이 노동자에 대한 통제 및 업무강도 강화, 고용불안 심화로 초래되는 문제를 설명하는 데 있어서 여전히 유효함을 확인받고 있다. 필자는 자본주도형 기술 개발의 한계를 성찰하는 것이 기술 그 자체의 본래적 이점을 제대로 활용하기 위해서 매우 중요한 일이라고 보며, 기술이 우리 생활에 '실질적인' 풍요로움과 안락함을 가져오도록 하는 데 중요한 몇 가지 사항들을 짚어보고자 한다. 이와 관련하여 핵심적인 것은 노동자를 착취하는 수단이 되지 않고 노동자의 이해관계와 대치되지 않는 기술의 사용가능성일 것이다. 이런 이유에서 필자는 기술의 자본주의적 사용 문제를 근본적으로 해결하는 것은 아니지만 그것의 극단적인 추구와는 다른 방향성을 나타내는 독일의 Industrie 4.0의 전개과정을 주목해볼 필요가 있다고 본다.

• 패션비즈니스
• /
• 제26권1호
• /
• pp.1-15
• /
• 2022

Digital transformation has induced changes in human life patterns; consumption patterns are also changing to digitalization. Entering the era of industry 4.0 with the 4th industrial revolution, it is important to pay attention to a new paradigm in the fashion industry, the shift from developer-centered to user-centered in the era of the 3rd industrial revolution. The meaning of storing users' changing life and consumption patterns and analyzing stored big data are linked to consumer sentiment. It is more valuable to read emotions, then develop and distribute products based on them, rather than developer-centered processes that previously started in the fashion market. An AI(Artificial Intelligence) deep learning algorithm that analyzes user emotion big data from user experience(UX) to emotion and uses the analyzed data as a source has become possible. By combining AI technology, the fashion industry can develop various new products and technologies that meet the functional and emotional aspects required by consumers and expect a sustainable user experience structure. This study analyzes clear and useful user experience in the fashion industry to derive the characteristics of AI algorithms that combine emotions and technologies reflecting users' needs and proposes methods that can be used in the fashion industry. The purpose of the study is to utilize information analysis using big data and AI algorithms so that structures that can interact with users and developers can lead to a sustainable ecosystem. Ultimately, it is meaningful to identify the direction of the optimized fashion industry through user experienced emotional fashion technology algorithms.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제46권2호
• /
• pp.168-175
• /
• 2023

In the era of the 4th Industrial Revolution, Logistic 4.0 using data-based technologies such as IoT, Bigdata, and AI is a keystone to logistics intelligence. In particular, the AI technology such as prognostics and health management for the maintenance of logistics facilities is being in the spotlight. In order to ensure the reliability of the facilities, Time-Based Maintenance (TBM) can be performed in every certain period of time, but this causes excessive maintenance costs and has limitations in preventing sudden failures and accidents. On the other hand, the predictive maintenance using AI fault diagnosis model can do not only overcome the limitation of TBM by automatically detecting abnormalities in logistics facilities, but also offer more advantages by predicting future failures and allowing proactive measures to ensure stable and reliable system management. In order to train and predict with AI machine learning model, data needs to be collected, processed, and analyzed. In this study, we have develop a system that utilizes an AI detection model that can detect abnormalities of logistics rotational equipment and diagnose their fault types. In the discussion, we will explain the entire experimental processes : experimental design, data collection procedure, signal processing methods, feature analysis methods, and the model development.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.726-734
• /
• 2019

4차 산업 혁명으로 해양산업은 해사 관련 기술 및 시스템, 특히 선원의 역할에 상당한 변화가 생길 것으로 예상됩니다. 특히, 자율운항선박(MASS)은 인적과실에 의한 안전사고의 예방과 해상 작업 환경의 개선을 위하여 개발되고 있습니다. IMO는 교육 및 훈련 분야를 포함한 모든 분야에서 MASS의 도입에 대한 준비작업을 하고 있습니다. 이에 반해 국내지정교육기관은 아직 MASS에 탑승할 선원을 육성하기 위한 자격기준이나 교육훈련에 대한 계획을 수립하지 못하고 있는 상황입니다. 따라서 본 논문은 MASS의 특성과 적용기술을 검토하고, AI, 빅 데이터, 사이버 보안 등 급변하는 기술 환경에 최적화될 수 있는 스마트 선원의 능력 및 교육 훈련에 대한 필요성을 제시하고자 한다.

• 항공우주의학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.33-37
• /
• 2021

In the era of the 4th industrial revolution, the aviation industry is also growing remarkably with the development of artificial intelligence and networks, so it is necessary to study a new concept of crew resource management (CRM), which is required in the process of operating state-of-the-art equipment. The automation system, which has been treated only as a tool, is changing its role as a decision-making agent with the development of artificial intelligence, and it is necessary to set clear standards for the role and responsibility in the safety-critical field. We present a new perspective on the automation system in the CRM program through the understanding of the autonomous system. In the future, autonomous system will develop as an agent for human pilots to cooperate, and accordingly, changes in role division and reorganization of regulations are required.

• 한국산업보건학회지
• /
• 제33권4호
• /
• pp.412-418
• /
• 2023

As advances in artificial intelligence (AI) increasingly approach areas once relegated to the realm of science fiction, there is growing public interest in using these technologies for practical everyday tasks in both the home and the workplace. This paper explores the applications of and implications for of using ChatGPT, a conversational AI model based on GPT-3.5 and GPT-4.0, in the field of occupational health and safety. After gaining over one million users within five days of its launch, ChatGPT has shown promise in addressing issues ranging from emergency response to chemical exposure to recommending personal protective equipment. However, despite its potential usefulness, the integration of AI into scientific work and professional settings raises several concerns. These concerns include the ethical dimensions of recognizing AI as a co-author in academic publications, the limitations and biases inherent in the data used to train these models, legal responsibilities in professional contexts, and potential shifts in employment following technological advances. This paper aims to provide a comprehensive overview of these issues and to contribute to the ongoing dialogue on the responsible use of AI in occupational health and safety.

• 서비스연구
• /
• 제10권4호
• /
• pp.21-41
• /
• 2020

4차 산업혁명이 빠른 속도로 전개됨에 따라 대학이 생존하기 위한 조건으로 대학에 주어진 본질적 사명을 시스템 이론의 관점에서 재조명할 필요가 있다. 본 연구에서는 대학을 고등교육 서비스를 통해 고부가가치를 창출하는 5차 서비스 산업으로 규정하고, 경영학을 기반으로 한 다학제적(Multidisciplinary) 관점의 접근을 시도하되 특히 서비스 운영관리이론에 기초하여 이를 재조명함으로써 대학경영의 과학적 합리화를 위해 다양한 대학관계자에게 새롭고 참신한 시각을 제공하려고 시도하였다. 이를 위해 대학의 본질적 사명인 교육, 연구, 봉사를 제대로 수행하기 위한 교육조직, 연구조직, 봉사조직, 그리고 이들에 대한 지원조직의 성격을 분류하고 이들에 맞는 경영행위를 수행하기 위한 개념과 기법을 탐색하는 것이 본 연구의 일차적 목적이다. 또한, 학문적·실무적 관점에서 대학을 고등교육 서비스를 통해 고부가가치를 창출하는 5차 서비스 산업으로 규정한 뒤 경영학적 관점에서 새로운 접근을 시도하되 보다 구체적으로는 서비스 경영이론, 특히 서비스 운영관리이론에 기초하여 대학 행정을 재조명함으로써 대학경영의 과학적 합리화를 위한 새로운 관점과 수단을 제공하는 것, 나아가 대학 총장을 CEO의 관점에서 바라보는 최근의 한 경향을 반영하여 이를 학문적으로 체계화시켜보려는 것이 본 연구의 구체적인 목적이다. 이를 통해 새로운 환경변화에 대응할 수 있는 체계적이고 과학적인 대학경영조직의 이상형을 모색해보고자 하였다.