• 전자통신동향분석
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• 제36권4호
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• pp.110-117
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• 2021

The development of core technologies in the 4th Industrial Revolution, such as artificial intelligence, big data, and the intelligent Internet of Things, promote digital transformation and intelligence of the manufacturing industry. To realize them, there is an increasing demand for materials, components, and equipment needed for final goods. In particular, the expansion of global value chain instability due to changes in the external environment, such as the U.S.-China trade dispute, Japan's export regulations, and Covid-19 pandemic, increases the importance of strengthening the materials, components, and equipment industry in the global market. Thus, this study presents a strategic direction for securing global industrial competitiveness of materials, components, and equipment using Michael Porter's diamond model approach.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권1호
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• pp.57-60
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• 2021

Industry 4.0 is continuous automation by applying the latest smart technologies to traditional manufacturing industries. It means that large-scale M2M (Machine-to-Machine) communication and IoT (Internet of Things) technologies are well integrated to build efficient production systems by analyzing and diagnosing various issues without human intervention. Edge computing is widely used for M2M services that handle real-time interactions between devices at industrial machinery tool sites. Here, secure data transmission is required while interacting. Thus, this paper focused on a method of creating and maintaining secret key and security tag used for message authentication between end-devices and edge-device.

• 한국기계가공학회지
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• 제15권6호
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• pp.83-88
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• 2016

Over the last five years, 568 people have died while hiking according to 2015 statistics from the public safety ministry. Among those deaths, approximately 33% were due to loss of footing or falling. In this respect, the highly advanced functions of hiking boots should be considered to prevent these unfortunate accidents. For example, by utilizing the Internet of Things (IoT) and Information and Communications Technology (ICT), hiking boots equipped with a Global Positioning System (GPS) or vital signs monitoring systems should be considered. In addition, many challenges remain for the production of 3D printed hiking boots, because the functions of hiking boots are variable, which is important when handling changing terrains and situations. The design of customized hiking boots was introduced in this paper, and 3D printing applications for midsoles using a Porous Polymer Printing (PPP) method was also suggested to verify the possibility of manufacturing hiking boots.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권2호
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• pp.41-56
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• 2019

제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.208-213
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• 2016

4차 산업혁명을 맞이해서 여러 분야에서 커스터마이제이션(Customization,맞춤제작)이 주된 화두가 되고 있다. 4차 산업혁명인 인더스트리 4.0은 제조업에 사이버 물리 시스템(CPS:Cyber Pysical Systems), 사물인터넷(IoT:Internet of Things), 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)을 적용하고 있다. 그리고 이 인더스트리 4.0의 핵심 키워드 중 하나가 대량 맞춤제작이다. 이 맞춤제작을 통해 고객의 요구에 맞는 최척화 된 제품이나 서비스를 개발하여 제공하게 된다. 따라서 제품의 경쟁력은 높아지고 고객만족도는 향상되게 된다. 특히 사물 인터넷 기술의 확산으로 인해서 다양한 디바이스나 사물들 간의 원활한 서비스 연동을 위해서는 이러한 맞춤제작은 필수적인 부분이다. 모바일 환경에서도 모바일 앱(Mobile App.)들이 여러 다양한 모바일 디바이스에 맞춰서 고객에게 필요한 서비스들이 맞춤형으로 조립되어 작동되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 현재 많은 안드로이드나 애플의 ios 플랫폼 등을 기반으로 한 여러 다양한 모바일 디바이스들에서 이루어지고 있는 맞춤제작 구조의 성능을 향상시키기 위한 방안으로 클라우드 서버 기반의 모바일 맞춤제작 구조와 프로세스, 그리고 성능 측정 메트릭을 제시한다. 제시된 맞춤제작 구조와 프로세스, 그리고 성능 측정 메트릭을 여러 디바이스들에 적용해 본 결과 기존에 비해 맞춤제작에 걸리는 총 시간이 기존에 비해 반으로 줄어드는 효과를 가져올 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1175-1182
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• 2017

제4차 산업혁명은 IoT(Internet of Things) 빅데이터(BigData) 인공지능 등 다양한 기술들의 융합을 통하여 스마트 공장(Smart factory) 구현을 목표로 새로운 산업화를 시도하고 있다. 스마트 공장 실현을 위해서 다양한 이종기계들 간의 유연한 데이터 교환 방법이 가능한 통신 기술이 필요하고 표준 기술을 기반 생산 장비의 확장성이 고려될 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이종기기를 포함하는 다수의 생산 설비로부터 데이터를 수집 및 통합하고, 모든 생산 장비를 감시할 수 있는 MTConnect기반 이종 공작기계 상태 정보 및 가공 정보 관리시스템을 제안한다. 개발된 시스템 기술은 유연 자동화 생산 라인의 핵심 기술로서 오류 검출, 가공 상태 관리 등 무인 자동화 라인의 중요한 정보를 제공 및 관리하는 기술을 제공할 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권3호
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• pp.147-155
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• 2016

Industry 4.0's goal is the 'Smart Factory' that integrates and controls production process, procurement, distribution and service based on the fundamental technology such as internet of the things, cyber physical system, sensor, etc. Basic requirement for successful promotion of this Industry 4.0 is the large supply of semiconductor. However, company I who produces dicing blades has difficulty to meet the increasing demand and has hard time to increase revenue because its raw material includes high price diamond, and requires very complex and sensitive process for production. Therefore, this study is focused on understanding the problems and presenting optimal plan to increase productivity of dicing blade manufacturing processes. We carried out a study as follows to accomplish the above purposes. First, previous researches were investigated. Second, the bottlenecks in manufacturing processes were identified using simulation tool (Arena 14.3). Third, we calculate investment amount according to added equipments purchase and perform economic analysis according to cost and sales increase. Finally, we derive optimum plan for productivity improvement and analyze its expected effect. To summarize these results as follows : First, daily average blade production volume can be increased two times from 60 ea. to 120 ea. by performing mixing job in the day before. Second, work flow can be smoother due to reduced waiting time if more machines are added to improve setting process. It was found that average waiting time of 23 minutes can be reduced to around 9 minutes from current process. Third, it was found through simulation that the whole processing line can compose smoother production line by performing mixing process in advance, and add setting and sintering machines. In the course of this study, it was found that adding more machines to reduce waiting time is not the best alternative.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.503-509
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• 2019

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.348-369
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• 2024

With the advancement of Industry 4.0 and Industrial Internet of Things (IIoT), manufacturing increasingly seeks automation and intelligence. Temperature and vibration monitoring are essential for machinery health. Traditional abnormal state detection methodologies often overlook the intricate frequency characteristics inherent in vibration time series and are susceptible to erroneously reconstructing temperature abnormalities due to the highly similar waveforms. To address these limitations, we introduce synergistic, end-to-end, unsupervised Frequency-Time Domain Memory-Enhanced Autoencoders (FTD-MAE) capable of identifying abnormalities in both temperature and vibration datasets. This model is adept at accommodating time series with variable frequency complexities and mitigates the risk of overgeneralization. Initially, the frequency domain encoder processes the spectrogram generated through Short-Time Fourier Transform (STFT), while the time domain encoder interprets the raw time series. This results in two disparate sets of latent representations. Subsequently, these are subjected to a memory mechanism and a limiting function, which numerically constrain each memory term. These processed terms are then amalgamated to create two unified, novel representations that the decoder leverages to produce reconstructed samples. Furthermore, the model employs Spectral Entropy to dynamically assess the frequency complexity of the time series, which, in turn, calibrates the weightage attributed to the loss functions of the individual branches, thereby generating definitive abnormal scores. Through extensive experiments, FTD-MAE achieved an average ACC and F1 of 0.9826 and 0.9808 on the CMHS and CWRU datasets, respectively. Compared to the best representative model, the ACC increased by 0.2114 and the F1 by 0.1876.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권4호
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• pp.179-188
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• 2018

Recently, blockchain technology has been recognized as one of the most important issues for the 4th Industrial Revolution which can be represented by Artificial Intelligence and Internet of Things. Cryptocurrency, named Bitcoin, was the first successful implementation of blockchain, and it triggered the emergence of various cryptocurrencies. In addition, blockchain technology has been applied to various applications such as finance, healthcare, manufacturing, logistics as well as public services. Distributed consensus algorithm is an essential component in blockchain, and it enables all nodes belonging to blockchain network to make an agreement, which means all nodes have the same information. For example, Bitcoin uses a consensus algorithm called Proof-of-Work (PoW) that gives possession of block generation based on the computational volume committed by nodes. However, energy consumption for block generation in PoW has drastically increased due to the growth of computational performance to prove the possession of block. Although many other distributed consensus algorithms including Proof-of-Stake are suggested, they have their own advantages and limitations, and new research works should be proposed to overcome these limitations. For doing this, above all things, we need to establish an evaluation method existing distributed consensus algorithms. Based on this motivation, in this work, we suggest and analyze assessment items by classifying them as efficiency and safety perspectives for investigating existing distributed consensus algorithms. Furthermore, we suggest new assessment criteria and their implementation methods, which can be used for a baseline for improving performance of existing distributed consensus algorithms and designing new consensus algorithm in future.