• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.107-124
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• 2021

본 연구는 중소 제조 기업들의 스마트 팩토리 관련 기술의 도입 및 사용과 관련하여 발생할 수 있는 혁신저항에 대한 연구이다. 확장된 혁신저항모델을 활용하여 혁신저항 선행요인들이 혁신저항에 미치는 영향 및 혁신저항이 사용의 도에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 총 176부의 설문데이터를 연구에 활용하였으며, SPSS 25와 Smart PLS 2.0을 활용하여 연구를 진행하였다. 상대적 이점, 적합성, 지각된 위험, 사회적 영향, 조직특성은 혁신저항에 유의한 영향을 미치며, 혁신저항은 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 검정되었다. 연구에 따른 시사점으로서 확장된 혁신저장모델을 활용하여 스마트 팩토리 도입 및 사용의 수준을 제고하기 위한 방안을 긍정적인 요인과 부정적인 요인을 구분하여 제시하였으며, 이를 통해 제고하여야 하는 요인과 감소시켜야 하는 요인들을 구체적으로 제시하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제11권2호
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• pp.269-282
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• 2019

본 연구는 국내 스마트제조에 활용되는 주요 기술의 현(現) 발전 수준을 파악하여 스마트제조 R&D 인력양성 정책 수립의 객관적인 근거자료로 활용코자 함이 목적이다. 제조강국인 미국을 비롯한 독일, 일본, EU, 한국, 중국을 대상으로 스마트공장을 구축하고 운영하기 위한 핵심 선도 25개 주요 기술을 선정한다. 그리고 각 국가별로 스마트제조 기술별 수준(%) 및 격차(년) 등을 알아보고자 한다. 그 결과를 토대로 스마트제조 기술별 한국의 R&D 인력양성 현황을 점검하고 R&D 인력양성의 정책적 제언을 제시함으로써 향후 한국 제조업의 글로벌 시장경쟁력을 강화하는데 기여할 것으로 사료된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.55-61
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• 2020

중소기업에 예상되는 통신 관련 이슈는 1) IT 시스템이 구축되어 있는 경우 연계가 쉽지 않고, 2) 이기종 시스템에서 데이터 수집과 통합이 어렵고, 3) 다양한 Fieldbus 및 프로토콜이 존재하여 인터페이스가 쉽지 않다는 것이다. 보통 스마트공장 도입 전에 중소기업은 자동화가 구축되어 있는 경우가 많다. 중소기업의 자동화 대상 설비와 통신네트워크에 노후 된 Sensor와 이기종 시스템 수준에 맞게 Sensing 등 통신기술을 함께 제공할 필요가 있다. PI를 활용한 사전준비 시점에 최신 네트워크 기술을 적용하기 전에 각 유형별 네트워크 인터페이스 개선방안을 고찰하고자 한다.

• 아태비즈니스연구
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• 제13권2호
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• pp.79-94
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• 2022

Purpose - The purpose of this study is to examine firm-level attributes related to Korean manufacturing small and medium-sized enterprises' (SMEs') decisions to implement smart factories. Design/methodology/approach - This study uses the provided by the Ministry of SMEs and Startups of Korea and the Korea Federation of SMEs. Manufacturing SMEs' decisions to implement smart factories in 2018-2019 were analyzed using multinomial logit and ordered logit models. Findings - The findings of this study suggest that firms' decisions to implement smart factories were positively related to firm size, R&D intensity, international market scope, and transactional relationships with customers. However, smart factory implementation decisions were not related to firm age and CEO gender. Research implications or Originality - This study illuminates firm-level attributes that may drive organizational innovation in the era of Industry 4.0 and thus contributes to the innovation adoption literature. This study also contributes to growing research on smart factories by analyzing the actual, progressive decisions to implement smart factories, as opposed to perceived intentions to implement them.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제11권2호
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• pp.95-105
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• 2015

Manufacturing Execution System(MES) is in charge of manufacturing execution in the shop floor based on the inputs given by high level information such as ERP, etc. The typical MES implemented is not tightly interconnected with shop floor control system including real (or near real) time monitoring and control devices such as PLC. The lack of real-time interfaces is one of the major obstacles to achieve accurate and optimization of the total performance index of the shop floor system. Smart factory system in the paradigm of Industry 4.0 tries to solve the problems via CPS (Cyber Physical System) technology and FILS (Factory In-the-Loop System). In this paper, we conducted Systems Engineering Approach to design an advanced MES (namely Smart MES) that can accommodate CPS and FILS concept. Specifically, we tailored Systems Engineering Process (SEP) based on an International Standard formalized as ISO/IEC 15288 to develop Stakeholders' Requirements (StR), System Requirements (SyR). The deliverables of each process are modeled and represented by the SysML, UML customized to Systems Engineering. The results of the research can provide a conceptual framework for future MES that can play a crucial role in the Smart Factory.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.117-125
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• 2020

중소·중견기업을 대상으로 하는 정부의 스마트 팩토리 추진 사업에 따라서 전국에 10,000개 이상의 지능형 공장이 구축 완료 또는 구축 예정으로 되어 있고 정부주도로 2022년까지 10만명의 전문 인력 육성을 목표로 하고 있다. 스마트 팩토리는 자동화된 제조현장에 효율적 자원관리 체계와 ICT 기술이 융합되는 형태로 각 지방 정부와 일부 대학, 공공단체 소속 훈련기관등이 중심이 되어 공급자 입장에서 수많은 종류의 교육훈련 과정을 소개하고 있으나 산업계 직업훈련의 표준이라고 할 수 있는 NCS와는 연계성이 부족한 상태로 그 방향성과 적정성은 재고의 여지가 있어 보인다. K 대학의 일학습병행제에 참여 중인 수도권과 충남권 학습기업을 대상으로 스마트 팩토리 도입 희망 여부와 수요를 파악하고 직무 매칭을 통하여 기업 내에서 스마트 팩토리 기술 도입의 창구 역할을 하게 될 실무자를 정의하여 커리어 패스를 감안한 육성목표를 설정하고 스마트 팩토리를 도입 및 운영에 적정한 훈련 필수능력단위와 선택능력단위의 수준, 훈련 시간을 포함하는 NCS 기반 자격 설계 안을 제시하고자 한다.

• 품질경영학회지
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• 제49권4호
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• pp.447-466
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• 2021

Purpose: This article aims 1) to propose Quality 4.0 concept through surveying related literature, 2) to suggest key elements of Quality 4.0 by arranging the elements of Quality 4.0 that appeared in the literature, 3) to determine the levels of Quality 4.0, and 4) to suggest ideas for effective deployment of Quality 4.0. Methods: Eleven papers or documents are reviewed for Quality 4.0 concept; two papers and one document are investigated for key element extraction of Quality 4.0; and smart factory roadmap and industry 4.0 maturity model are studied to determine the levels of Quality 4.0. Results: 1) Quality 4.0 definition is proposed. 2) Three key elements are determined: data acquisition and analytics, connection and integration, and leadership and culture. 3) Six Quality 4.0 levels are determined. 4) Some suggestions are addressed for effective deployment of Quality 4.0. Conclusion: 1) Definition, key elements, levels, and some suggestions on effective deployment of Quality 4.0 are addressed. 2) Specific contents of Quality 4.0 education and training courses should be provided in the future. 3) Two future research directions are proposed.

• 벤처혁신연구
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• 제6권1호
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• pp.59-73
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• 2023

4차 산업혁명 시대의 제조업은 디지털 트랜스포테이션을 통한 스마트공장의 구현이며, 기존의 공장자동화 수준을 넘어선 차세대 디지털 신기술과 제조 기술이 접목된 소비자 중심의 지능화된 공장을 의미한다. 이러한 스마트공장을 성공적으로 정착시키기 위해서는 전문인력 양성이 필요하다. 그러나 인력 양성을인력 양성을 위한 교육은 실제 현장의 기계 설비나 전체적인 생산 공정을 갖추기가 어렵다. 따라서 실제 생산 현장의 물류의 흐름과 공정을 시각화하고, 제어할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실제 현장의 물류 흐름을 물리시스템인물리 시스템인 소형 FMS로 구현하였고, 생산 공정은 디지털시스템으로 구현하였다. 물리시스템과물리 시스템과 디지털시스템의 실시간 동기화하여, 무인운반차 및 자재의 위치, 공정 상태를 모니터링하여 실제 제조 현장에서 물류의 흐름과 공정 과정을 볼 수 있다. 개발된 디지털 트윈 시스템은 스마트공장 인력양성을 위한 효과적인 교육 프로그램으로 활용이 가능하다프로그램으로 활용할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.182-187
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• 2019

4차 산업혁명의 시대로 전환이 되면서 기술, 사회, 문화 등 전반적인 변화의 움직임이 점점 다양화되고 있다. 또한 이러한 변화로 인하여 관련 분야들이 기술적으로 복잡해지고 있으며 이와 관련한 경쟁도 치열해지고 있다. 그 중에서 우리나라의 대표적인 중심산업이라고 볼 수 있는 제조업에서도 스마트공장을 중심으로 하여 변화의 바람이 불어오고 있다. 전문가들의 분석과 기업에서의 의견을 들어보면, 제조업 분야에서의 경쟁력을 갖추기 위해서는 스마트공장의 도입이 필요하다는 의견이 많다. 본 연구에서는 중소 제조업체들의 스마트공장에 대한 인지정도에 따른 영향을 설문을 통해 분석하였으며 이를 통해 인지정도, 진행상태, 필요지원 사항을 객관적으로 파악하고자 하였다. 분석결과에 의하면 스마트공장 구축에 대한 필요성 및 관련 내용 인지 정도는 매우 높은 편으로 나타났다. 구축 예정 또는 실행단계정도 설문에서는 구축 계획이 없다는 기업보다 구축예정, 실행단계, 기구축 등이 압도적으로 많이 나왔다. 구축 관련 주요 애로사항으로는 자금문제가 가장 높았으며 스마트공장을 성공적으로 구축하기 위해서는 사전 검토단계가 가장 중요하다는 결과를 도출했다. 따라서 스마트공장 구축을 위해서는 자금적인 지원이 가장 필요하며 지원금액에 대한 상향조정, 사전 검토를 위한 공급업체와의 매칭과 컨설팅 확대의 필요성을 확인할 수 있었다. 현재 국내에서도 스마트공장과 관련한 지원사업이 확대되고 있다. 따라서 중소 제조기업들을 위한 스마트공장 가이드라인을 구체화 할 필요가 있다. 본 연구결과가 스마트공장을 도입하고자 하는 중소 제조업체들의 성공적인 구축을 위한 자료로 활용되길 바란다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.789-799
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• 2018

이 논문에서는 이러한 산업 단지 시스템에서의 비정상적인 동작이 일어날 때, 시간 계열의 데이터를 분석하기 위하여 Big 데이터를 이용한 접근을 기반으로 하는 머신 러닝을 보여줍니다. Long Short-Term Memory (LSTM) 네트워크는 향상된 RNN버전으로서 입증되었으며 많은 작업에 유용한 도움이 되었습니다. 이 LSTM 기반 모델은 시간적 패턴뿐만 아니라 더 높은 레벨의 시간적 특징을 학습 한 다음, 미래의 데이터를 예측하기 위해 예측 단계에 사용됩니다. 예측 오차는 예측 인자에 의해 예측 된 결과와 실제 예상되는 값의 차이입니다. 오차 분포 추정 모델은 가우스 분포를 사용하여 관찰 스코어의 이상을 계산합니다. 이러한 방식으로, 우리는 하나의 비정상적 데이터의 개념에서 집단적인 비정상적 데이터 개념으로 바뀌어 갑니다. 이 작업은 실패를 최소화하고 제조품질을 향상시키는 Smart Factory의 모니터링 및 관리를 지원할 수 있습니다.