본 연구에서는 스마트공장에 대한 국내학술연구의 경향을 분석하고 향후 연구방향을 제시하였다. 체계적 문헌 연구방법으로 한국연구재단 등재지와 등재후보지를 검색하여 144개의 분석대상 논문을 선정 후 분석하였으며, 비블리오메트릭 분석법으로 VOSviewer를 활용한 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 스마트공장 연구는 자동화, 지능화, 빅데이터 기술 분야와 운영시스템, 개념화 연구, 해외 사례 및 정책의 6개의 분야로 나누어 진행되고 있는 것을 찾아내었다. 사물인터넷은 스마트공장의 핵심기술이자 핵심어로 거의 모든 연구들에서 다루어지고 있었으며, 서비스화에 관한 연구는 숫자가 상대적으로 적어서 앞으로 보강이 필요한 것으로 보였다. 보안기술 연구는 타 분야와 연계성이 부족하여 향후 상호 연계한 융합 연구가 필요한 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과는 향후 개별 연구의 위상을 정립하고 연구분야를 찾아내는 데에 도움이 될 수 있을 것이다.
As mechatronic systems have various, complex functions and require high performance, automatic fault detection is necessary for secure operation in manufacturing processes. For conducting automatic and real-time fault detection in modern mechatronic systems, multiple sensor signals are collected by internet of things technologies. Since traditional statistical control charts or machine learning approaches show significant results with unified and solid density models under normal operating states but they have limitations with scattered signal models under normal states, many pattern extraction and matching approaches have been paid attention. Signal discretization-based pattern extraction methods are one of popular signal analyses, which reduce the size of the given datasets as much as possible as well as highlight significant and inherent signal behaviors. Since general pattern extraction methods are usually conducted with a fixed size of time segmentation, they can easily cut off significant behaviors, and consequently the performance of the extracted fault patterns will be reduced. In this regard, adjustable time segmentation is proposed to extract much meaningful fault patterns in multiple sensor signals. By considering inflection points of signals, we determine the optimal cut-points of time segments in each sensor signal. In addition, to clarify the inflection points, we apply Savitzky-golay filter to the original datasets. To validate and verify the performance of the proposed segmentation, the dataset collected from an aircraft engine (provided by NASA prognostics center) is used to fault pattern extraction. As a result, the proposed adjustable time segmentation shows better performance in fault pattern extraction.
Recently, fan out wafer level packaging, which enables high integration, miniaturization, and low cost, is being rapidly applied in the semiconductor industry. In particular, FOWLP is attracting attention in the mobile and Internet of Things fields, and is recognized as a core technology that will lead to technological advancements such as 5G, self-driving cars, and artificial intelligence in the future. However, as chip density and package size within the package increase, FOWLP warpage is emerging as a major problem. These problems have a direct impact on the reliability and electrical performance of semiconductor products, and in particular, cause defects such as vacuum leakage in the manufacturing process or lack of focus in the photolithography process, so technical demands for solving them are increasing. In this paper, warpage simulation according to the thickness of FOWLP material was performed using finite element analysis. The thickness range was based on the history of similar packages, and as a factor causing warpage, the curing temperature of the materials undergoing the curing process was applied and the difference in deformation due to the difference in thermal expansion coefficient between materials was used. At this time, the stacking order was reflected to reproduce warpage behavior similar to reality. After performing finite element analysis, the influence of each variable on causing warpage was defined, and based on this, it was confirmed that warpage was controlled as intended through design modifications.
4차 산업혁명이 진행되면서 제조업에서 사물인터넷(IoT), 머신러닝과 같은 지능정보기술을 적용하는 사례가 증가하고 있다. 반도체/LCD/타이어 제조공정에서는 납기일(due date)을 준수하면서 작업물 종류 변경(Job change)으로 인한 작업 준비 비용(Setup Cost)을 최소화하는 일정계획을 수립하는 것이 효과적인 제품 생산을 위해 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 병렬기계에서 딥러닝 기반의 납기 지연과 작업 준비 비용 최소화를 달성하는 일정계획 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델은 과거의 많은 데이터를 이용하여 고려되어지는 주문에 대해 작업 준비와 납기 지연을 최소화하는 패턴을 학습한다. 따라서 세 가지 주문 리스트의 난이도에 따른 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 우선순위 규칙보다 성능이 우수하다는 것을 확인하였다.
제4차 산업혁명을 기점으로 핵심기술들이 산업에 적용되어 각종 스마트 환경을 구축하기 시작하였다. 제조업의 스마트팩토리는 맞춤형 생산을 위한 광범위한 데이터의 수집과 제어를 실행할 수 있는 IIoT를 핵심기술로 적용하여 고품질 제품을 생산하게 되었다. 그러나, IIoT를 통하여 개방형으로 전환된 스마트팩토리의 네트워크 환경은 다양한 보안 위험에 노출되었다. 보안 침해에 따라 IIoT는 네트워크 망의 교란, 위변조된 IIoT의 사용 및 유지로 인하여 생산 제품, 생산 공정의 품질저하를 나타내었으며, 기업의 비즈니스에 신뢰성에 문제를 발생시킬 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 스마트팩토리 초기 구축 시 IIoT의 안전한 연결 및 활용을 위하여 스마트팩토리에 연결된 IIoT에 대한 실질성 확인과 무해화 환경 구축을 실행할 수 있는 방법으로 IIoT 연결 상황을 확인할 수 있는 연구를 실행하였다.
4차 산업혁명 4.0시대가 도래함에 따라 사물인터넷을 통해 생산기기와 생산품 간 상호소통 체계를 구축하고 전체 생산과정의 최적화를 구축하는 스마트 팩토리 역할이 부상하고 있다. 독일은 스마트 팩토리 기술과 데이터를 이용해 산업 전반을 업그레이드 시키고 이를 표준화하여 세계의 공장을 만들려고 하고 미국은 ICT 전반의 뛰어난 기술력과 혁신력을 기반으로 빅데이터 분석, 생산성 개선을 통해 새로운 사업 모델과 수익원을 창출하려고 하고 있다. 이외에도 일본과 중국에서도 제조업을 스마트 팩토리를 통해 변화시키고 업그레이드 하려는 노력이 진행 중에 있다. 이에 국내에서도 제조업 3.0을 기반으로 스마트 팩토리의 적극적인 도입을 시도하고 있다. 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명과 스마트 팩토리의 산업동향을 기술하고 스마트 팩토리의 주요기반 기술과 도입사례를 비교분석한다.
As the Internet of Things, artificial intelligence and big data have received a lot of attention as key growth engines in the era of the fourth industrial revolution, data acquisition and utilization in mobile, automotive, robotics, manufacturing, agriculture, health care and national defense are becoming more important. Due to numerous data-based industrial changes, demand for sensor technologies is exploding, especially for intelligent sensor technologies that combine control, judgement, storage and communication functions with the sensors's own functions. Intelligent sensor technology can be defined as a convergence component technology that combines intelligent sensor units, intelligent algorithms, modules with signal processing circuits, and integrated plaform technologies. Intelligent sensor technology, which can be applied to variety of smart IT convergence services such as smart devices, smart homes, smart cars, smart factory, smart cities, and others, is evolving towards intelligent and convergence technologies that produce new high-value information through recognition, reasoning, and judgement based on artificial intelligence. As a result, development of intelligent sensor units is accelerating with strategies for miniaturization, low-power consumption and convergence, new form factor such as flexible and stretchable form, and integration of high-resolution sensor arrays. In the future, these intelligent sensor technologies will lead explosive sensor industries in the era of data-based artificial intelligence and will greatly contribute to enhancing nation's competitiveness in the global sensor market. In this report, we analyze and summarize the recent trends in intelligent sensor technologies, especially those for four core technologies.
최근 사물인터넷 및 인공지능 기술의 발전에 따라 제조, 스마트시티 등 다양한 분야에서 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하여 현실세계 문제에 대한 최적화를 수행하는 연구 및 적용사례가 증가하고 있다. 대표적으로 현실세계를 디지털화한 가상세계와 양방향으로 실시간 동기화를 지원하는 디지털 트윈 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 디지털 트윈을 정의하고 사물인터넷 국제표준인 oneM2M 기반의 IoT 플랫폼을 활용하여 현실사물과 가상세계의 예측결과를 실시간으로 연결하는 디지털 트윈 플랫폼의 프로토타입을 제안한다. 또한, 제안된 프로토타입을 적용하여 물체의 충돌을 사전에 예측하여 사고를 예방할 수 있는 응용서비스를 구현한다. 응용서비스에서는 사전 정의한 테스트 케이스 수행을 통해 제안한 디지털 트윈 프로토타입이 크레인의 동작을 사전 예측하여 충돌 위험을 감지하고 이를 기반으로 최적 제어를 수행할 수 있으며 실제 환경에 응용 가능함을 보였다.
사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big data), 인공지능(AI), 사이버물리시스템(CPS) 등 4차 산업혁명을 견인하는 기술들이 발전/보편화되고 있다. 이 기술들을 응용하여 다양한 산업 현장에서 생산성, 경제성, 안전성 등을 향상하고자 하는 요구가 확산되고 있다. 디지털트윈은 이러한 요구를 충족시키기 위한 중요한 기술 트렌드로서, 그리고 한국판 뉴딜의 10 대 과제 중 하나로 주목 받고 있다. 본 연구에서 구글 웹 검색기를 사용하여 논문, 매거진, 보고서, 기타 문헌을 탐색하였다. 디지털트윈 응용분야에서 공간정보의 기여 내용(또는 역할)을 조사하기 위해 디지털트윈의 정의·국내외 기업별 기술동향, 제조업·플랜트·스마트시티에서 요구되는 디지털트윈의 구성 요소와 디지털트윈 구동을 위한 핵심기술을 조사하였다. 그리고 공간 관련 키워드인 Geospatial Information, Geospatial data, Location, Map, Geodata와 디지털 트윈 간 연계 문장이나 낱말을 탐색하여 공간정보의 기여내용을 정리하였다. 조사 결과, 공간정보는 단순히 사물-사물-사람-프로세스-데이터-제품을 연결하는 매개체로서의 역할 제공뿐만 아니라 신뢰성 높은 의사결정지원·연계융합·위치정보제공·프레임워크 등의 역할을 수행함으로 디지털트윈의 활용 가치 극대화에 기여할 수 있을 것으로 나타났다.
According to the COVID-19, development of various medical software based on IoT(Internet of Things) was accelerated. Especially, interest in a central software system that can remotely monitor and control ventilators is increasing to solve problems related to the continuous increase in severe COVID-19 patients. Since medical device software is closely related to human life, this study aims to develop central monitoring system that can remotely monitor and control multiple ventilators in compliance with medical device software development standards and to verify performance of system. In addition, to ensure the safety and reliability of this central monitoring system, this study also specifies risk management requirements that can identify hazardous situations and evaluate potential hazards and confirms the implementation of cybersecurity to protect against potential cyber threats, which can have serious consequences for patient safety. As a result, we obtained medical device software manufacturing certificates from MFDS(Ministry of Food and Drug Safety) through technical documents about performance verification, risk management and cybersecurity application.The purpose of this study is to conduct a usability assessment to ensure that ergonomic design has been applied so that the ventilator central monitoring system can improve user satisfaction, efficiency, and safety. The rapid spread of COVID-19, which began in 2019, caused significant damage global medical system. In this situation, the need for a system to monitor multiple patients with ventilators was highlighted as a solution for various problems. Since medical device software is closely related to human life, ensuring their safety and satisfaction is important before their actual deployment in the field. In this study, a total of 21 participants consisting of respiratory staffs conducted usability test according to the use scenarios in the simulated use environment. Nine use scenarios were conducted to derive an average task success rate and opinions on user interface were collected through five-point Likert scale satisfaction evaluation and questionnaire. Participants conducted a total of nine use scenario tasks with an average success rate of 93% and five-point Likert scale satisfaction survey showed a high satisfaction result of 4.7 points on average. Users evaluated that the device would be useful for effectively managing multiple patients with ventilators. However, improvements are required for interfaces associated with task that do not exceed the threshold for task success rate. In addition, even medical devices with sufficient safety and efficiency cannot guarantee absolute safety, so it is suggested to continuously evaluate user feedback even after introducing them to the actual site.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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