본 논문에서는 스마트 농장의 경제성과 생산성을 제고하기 위한 스마트 농장을 위한 온습도 제어 알고리즘을 제안하였다. 스마트 농장의 기본 조건을 분석하고, 이를 기반으로 무선통신을 기반으로 하는 스마트 농장내의 센서 및 제어대상간 정보교환 시스템을 설계하였으며, 스마트 농장내의 온도, 습도 그리고 토양습도가 식물 성장에 적합하게 설정된 기준 값을 추종하도록 온습도 제어 알고리즘을 개발하였다. 제안된 설계 방법론 및 제어 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해서 2.4GHz 무선통신 기반 소규모 스마트 농장의 프로토타입을 제작하였으며, 온습도 실험을 통해서 그들의 유효성을 확인하였다.
많은 조직들이 정보시스템을 구축하여 업무의 혁신과 커뮤니케이션 도구로 사용함으로 정보시스템의 활용이 증가되고 있다. 그러나 정보시스템의 이용확대 양상은 정보시스템 사용자에게 ICT-스트레스(ICT-induced stress)를 겪게 하는 부정적 영향을 미치기도 한다. 본 연구는 IS활용능력, 자기효능감, 변화의 속도를 테크노스트레스의 선행요인으로 보고, ICT스트레스가 종업원생산성에 미치는 영향을 규명하고자 한다. 연구결과, 자기효능감과 변화의 속도는 ICT스트레스에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, ICT스트레스는 종업원 생산성에 부의 영향을 미치는 것으로 드러났다. 결론적으로 이 연구는 정보시스템 사용자의 성과가 ICT스트레스에 의해 줄어들 수 있음을 제안한다.
본 논문에서는 생화 장식용 꽃 받침대를 자동으로 제작하기 위하여 고주파 융착기를 사용하여 생화 장식용 꽃 받침대 자동 제작 시스템을 개발하였다. 수동으로 제작되어지는 생화 꽃 받침은 소비자의 수요를 충족시키지 못하여 자동 제작시스템을 통해 생산성을 높이기 위하여 개발을 진행하였다. 생화 장식용 꽃 받침대는 플라스틱으로 이루어진 꽃 받침대인 캡과 캡을 지지하는 부직포로 이루어진 밑판으로 구성된다. 캡을 고주파 융착기로 이송하기 위해 가이드를 설계하였으며 가이드의 재질 및 형상에 따른 실험을 통해 최적의 가이드를 개발하였다. 전체 시스템을 제작하기 위하여 가이드와 악세서리의 무게를 정하고 그에 적합한 모터와 풀리를 계산을 통하여 도출해 냈다. 자동 제작 시스템의 제어는 PCB 기판을 기반으로 하여 안정성 및 보안성을 높였으며 리모컨을 사용하여 수동모드와 자동모드를 사용할 수 있도록 하였다. 제작 후 시스템의 이송정밀도와 반복 정밀도를 실험해본 결과 이송정밀도는 X축 2.7mm Y축 1mm로 측정 되었고 반복 정밀도는 0mm로 측정되어 생화 장식 꽃 받침대를 제작하는데 문제가 없다는 것을 확인하였다. 생산성을 확인해본 결과 1일 8시간 기준 수동 제작시 35개를 생산하고 자동 생산 시 70개를 생산하여 200%의 생산성을 높인 것을 확인하였다.
조선소는 다양한 용량 및 규격을 여러 사이트에서 제작하여 최종통합하기까지 여러 단계를 거치게 되며 이들 사이의 정보공유가 필수적이다. 최근 유무선통신망을 활용하여 조선소의 선박 건조 과정에서 다양한 멀티미디어 정보를 공유하는 조선 산업의 스마트화가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 원격에 위치한 조선소에 적용할 수 있는 LTE 기반의 펨토셀 로컬 게이트웨이를 통해 상위 조선소와 중요정보를 주고받는 트래픽과 일반 트래픽을 분리하는 오프로드 방식을 제안하였다. 또한 조선소 내의 중복 요청되는 데이터에 대한 트래픽을 줄이기 위해 D2D 통신 기술을 적용하여 통신사업자의 IP 서비스 네트워크를 경유하지 않고 조선소 내의 기기간 통신을 지원하는 방안을 제안하였다. 이를 통해 이동통신망과 D2D, 광대역 인터넷 활용 기술을 조선 산업에 적용하여 조선소 산업 생산성 향상을 고려하였다.
한국 기업은 그동안 미국 일본 EU 등 선진국 기업들을 벤치마킹하면서 양적 성장 전략을 추구하여 세계시장에서 놀랄만한 성공을 거두었으나, 최근 세계경제가 저성장의 뉴 노멀(New Noraml)시대로 접어든 데다 중국 인도 등 신흥국들의 경쟁압력도 더욱 거세짐에 따라 세계시장에서 입지가 좁아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 한국 기업이 앞으로 세계시장에서 후발 추격자를 따돌리고 경쟁우위를 확보, 유지하기 위해서 어떤 전략적 선택을 해야 할지 분석하였다. 또한 한국 미국 중국이 세계시장에서 치열한 경쟁을 벌이고 있는 스마트폰 산업을 대상으로 Porter의 다이아몬드 모델(Diamond Model)과 생산성 곡선(Productivity Frontier)이라는 분석의 틀을 사용하여, 선도자인 애플, 추격자인 삼성전자, 새로운 후발 추격자인 중국 기업의 경쟁력을 비교 분석하여 향후 스마트폰을 비롯한 주력 산업별 기업들이 세계시장에서 취해야 하는 전략적 포지셔닝을 제시하였다.
플랜트 시장이 성장함에 따라 발주자의 공기단축을 위한 품질, 기술에 대한 요구가 커져가고 있다. 다른 건설 프로젝트에 비하여 플랜트 프로젝트는 방대한 규모와 복잡한 공정으로 인하여 프로젝트 참여자간의 의사소통, 작업의 중복, 오류, 누락, 재시공 등의 문제가 발생하고 있다. 이를 방지하기 위해서는 참여자간 현장에서 부재, 장비, 공사에 관한 정보공유가 실시간으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 효율적인 배관공사관리를 위한 모바일 기반의 NFC, AR기술을 활용하여 프로세스 개선 및 시스템 구축하였다. 본 연구에서 개발된 프로세스 및 시스템은 현장에서 실시간적인 정보공유 및 전달이 이루어질 수 있는 환경 구축을 통하여 현장에서 보다 효율적인 공사관리가 이루어질 것으로 기대된다.
최근 사물 인터넷 센서가 설치된 스마트 돈사의 보급을 통해 돈사 관련 빅데이터 축적이 가능해졌고, 다양한 기계 학습방안들이 수집된 데이터에 적용되어 축산농가의 생산성을 향상시키고 있다. 본 연구에서는 다양한 기계학습 방안을 이용하여 돈사관리에서 가장 중요한 요소 중 하나인 급수량을 예측하였다. 구체적으로 실제 돈사에서 수집된 데이터에 회귀 방안인 선형회귀, 회귀트리 및 아다부스트 회귀 방안과 분류 방안인 로지스틱 분류, 결정트리 및 서포트 벡터 머신 (SVM) 분류방안을 적용하여 돈사의 온도와 습도를 기반으로 급수량을 예측하였다. 성능 분석을 통해서 제안한 방안이 높은 정확도로 급수량을 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 제안한 방안은 돈사의 급수시설 이상을 조기에 파악하는데 활용되어 가축을 폐사를 막고 돈사 생산성을 높이는데 활용될 수 있다.
본 논문에서 식물 생산성 향상을 위해 온, 습도뿐만 아니라 조도까지 제어 가능한 스마트팜 동작 특성을 연구하였다. 연구된 스마트팜에서는 각 센서로부터 입력 값을 받아 제어부인 아두이노를 거쳐 제어부들이 동작할 수 있게 설계하였다. 그뿐만 아니라 스마트팜의 편리성을 극대화하기 위해서 블루투스 통신 모듈을 이용하여 모바일 폰에서도 제어가 가능할 수 있게 앱을 설계하였다. 연구를 통해 스마트팜의 자동화 기능이 식물이 자라기에 적합한 환경을 만들 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 사물 인터넷 기술의 활용을 통해 가축 및 축사 관련 빅데이터 축적이 가능해 졌다. 이러한 빅 데이터를 기반으로 다양한 기계학습방안들이 가축관리에 적용되어 축산농가의 생산성을 크게 향상시키고 있다. 본 연구에서는 현재 가장 주목받고 있는 기계학습 기술인 딥러닝을 적용한 질병개체 파악방안을 제안한다. 제안한 방안에서는 정상상태와 질병상태의 가축들이 섞여있는 환경에서 상태에 따라 다른 생체데이터 특성을 지닐 때 심층신경망을 이용하여 가축의 상태를 분류한다. 제안 방안은 가축 생체데이터의 통계적 특성을 모르는 상황에서도 학습을 통해서 가축의 상태를 정확하게 분류할 수 있다. 질병개체의 정확한 파악은 구제역과 같은 전염성 질병을 예방하는데 큰 도움이 될 수 있다.
최근 농촌문제를 해결하기 위해 주목받고 있는 스마트팜은 작물의 생육환경을 최적화하고 효율적인 관리를 통해 작물의 생산성과 품질을 높이는 기술을 의미한다. 이러한 스마트팜에 생육환경 데이터 간 관계를 분석한다면 추가적인 생산성 향상과 작물 관리가 가능할 것이다. 본 논문에서는 온도, 습도, CO2, 토양온도, 토양습도, 일사, 토양EC, EC, pH 9개의 생육환경 데이터를 획득하고, 이를 분석하는 방법을 제안한다. 데이터 획득은 Main board와 Sensor board 간 RS-485 통신을 통해 획득 후 데이터베이스에 저장하였다. 저장된 데이터는 엑셀 시트 형식으로 내려받아 히스토그램, 데이터 차트, 상관관계 히트맵 분석을 진행하였다. 먼저 히스토그램 분석을 통해 전체, 주간, 야간 데이터의 분포를 파악하였고, 주간과 야간을 구분하여 데이터 차트 분석을 통해 월별로 평균, 중앙값, 최소값, 최대값을 파악하여 월별 데이터 변화 추이를 확인했다. 마지막으로 주간과 야간을 구분하여 상관관계 히트맵 분석을 통해 데이터의 상관관계를 파악하였다. 결과 주간에서는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계를 보였으며, 야간에는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계, 온도와 토양EC 간에 강한 음의 관계를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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