• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권2_2호
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• pp.351-359
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• 2020

The algae biomass is considered as one of the potential sources of ocean renewable energy because it can be easily mass-produced with abundant sunshine in the vast ocean space. However, the practical use of the biomass has been hindered by the lack of efficient and cost-effective harvesting and maintenance system so far. The algae biomass aquaculture systems are installed in far offshore locations in much larger scales compared to the conventional aquaculture systems so that the automatic seaweed planting and harvesting system needs to operate in heavy sea conditions in far offshore location. In this research, we develop a concept design of a mega-scaled aquaculture system and an automatic seaweed planting and harvesting system, which can operate in heavy seas and mass-produce the algae biomass.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.7-13
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• 2021

Machine vision is a technology that helps the computer as if a person recognizes and determines things. In recent years, as advanced technologies such as optical systems, artificial intelligence and big data advanced in conventional machine vision system became more accurate quality inspection and it increases the manufacturing efficiency. In machine vision systems using deep learning, the image quality of the input image is very important. However, most images obtained in the industrial field for quality inspection typically contain noise. This noise is a major factor in the performance of the machine vision system. Therefore, in order to improve the performance of the machine vision system, it is necessary to eliminate the noise of the image. There are lots of research being done to remove noise from the image. In this paper, we propose an autoencoder based machine vision system to eliminate noise in the image. Through experiment proposed model showed better performance compared to the basic autoencoder model in denoising and image reconstruction capability for MNIST and fashion MNIST data sets.

• 한국분말재료학회지
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• 제27권2호
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• pp.111-118
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• 2020

The convergence of artificial intelligence with smart factories or smart mechanical systems has been actively studied to maximize the efficiency and safety. Despite the high improvement of artificial neural networks, their application in the manufacturing industry has been difficult due to limitations in obtaining meaningful data from factories or mechanical systems. Accordingly, there have been active studies on manufacturing components with sensor integration allowing them to generate important data from themselves. Additive manufacturing enables the fabrication of a net shaped product with various materials including plastic, metal, or ceramic parts. With the principle of layer-by-layer adhesion of material, there has been active research to utilize this multi-step manufacturing process, such as changing the material at a certain step of adhesion or adding sensor components in the middle of the additive manufacturing process. Particularly for smart parts manufacturing, researchers have attempted to embed sensors or integrated circuit boards within a three-dimensional component during the additive manufacturing process. While most of the sensor embedding additive manufacturing was based on polymer material, there have also been studies on sensor integration within metal or ceramic materials. This study reviews the additive manufacturing technology for sensor integration into plastic, ceramic, and metal materials.

• 실천공학교육논문지
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• 제11권2호
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• pp.283-289
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• 2019

최근 스마트제조에 따른 제어시스템은 제품 이동성, 데이터 호환성, 통신 연계성 등이 매우 중요해지고 있다. 이에 임베디드 시스템은 가전제품, 통신, 국방 등 전 산업분야에서 필수적으로 적용되고 있다. 따라서 임베디드 시스템 개발인력 수요는 더욱 더 증가하는 추세이므로 프로그래밍 능력과 하드웨어를 포함하여 산업현장 실무능력을 겸비한 교육훈련 프로그램이 필요하다. 현재 임베디드 시스템 교육은 아두이노를 활용한 다양한 교육을 수행하고 있지만 이는 비전공자와 초심자 중심이며 임베디드 시스템 전공자 교육과정으로 미약한 실정이다. 또한 임베디드 시스템 기반의 시제품 연구는 활발하지만 산업현장에서 요구하는 실무인재 양성을 위한 교육훈련 프로그램은 매우 미비하다. 따라서 본 논문은 스마트제조 적용을 위한 임베디드 시스템 실무인재 양성을 위해 NCS 기반 전문가 10인의 심층 인터뷰와 설문 분석을 바탕으로 능력단위를 선정하고 교육훈련 프로그램과 컨텐츠를 개발하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제33권2호
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• pp.88-98
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• 2024

본 연구는 인공광 이용형 식물공장과 공정육묘장의 환경차이에 따른 오이 모종의 묘소질, 정식 후 생육과 과실의 특성 및 생산량 비교를 통해 인공광 이용형 식물공장에서 생산된 모종의 생육과 생산량의 대한 기초 자료를 제공하고자 연구를 수행하였다. 처리구는 정식 전까지 공정육묘장에서 육묘한 Greenhouse 모종(GH)이 대조구이다. 가식전까지 인공광 이용형 식물공장에서 9일간 육묘하고, 가식 후 육묘장에서 13일간 육묘한 Plant factory to Greenhouse 모종(PG), 정식 전까지 인공광 이용형 식물공장에서 22일간 육묘한 Plant factory 모종(PF)으로 나누어 구분하였다. 묘소질에서는 PF의 상대 생장률과 충실도가 가장 높았고, 근권부 발달 또한, 가장 우수하였다. 정식 후 생육 또한 세 처리구 중 PF가 빠른 경향을 나타냈으며 첫 수확일이 GH에 비해 2일 빨랐고 작기는 1일 빠르게 종료되었다. 과장, 과폭 및 과중을 비교한 결과 처리구에 따른 차이는 미미하였다. PF가 암꽃 개화율이 높았고, 착과율은 PF가 가장 낮았다. 단위면적당 생산량은 PF가 10.23kg으로 가장 많았다. 엽록소 형광 매개 변수 중 가장 민감하게 반응하는 Pi_Abs는 정식 후 4주차에 PF가 4.14로 가장 높았다. 정식 후 4주차의 Fv/Fm과 DI0/RC를 비교한 결과 PF가 가장 스트레스를 적게 받는 경향을 나타냈다. PF는 묘소질, 정식 후 생육 및 생산량이 가장 우수하였으며, 과실 품질은 GH의 과실과 차이가 없었기 때문에 PF를 현장에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한산업공학회지
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• 제40권6호
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• pp.555-567
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• 2014

Over 40 years, the domestic manufacturing industry of Korea played the vital role in creating national wealth, employment and innovation in its economy. In 2011, industrial products made up 99.7 percent of exports, and formed 31.2 percent of GDP. Given those facts, the research of manufacturing systems engineering for higher manufacturing efficiency and its industrial applications have been essential for Korea's economic growth. In this paper, for celebrating the 40th anniversary of the foundation of Korea institute of industrial engineers (KIIE), the research results and its industrial applications of KIIE are reviewed and summarized in the area of manufacturing systems engineering over past 40 years. Directions of future manufacturing system and the role of industrial engineers for our continuous economic growth are also mentioned.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.25-32
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• 2018

In this paper, we present a proposed monitoring system for smart factories with several aspects, including information gathering, analysis, control, and display that relate to concurrently operation processes in the factory area. This paper proposes a monitoring and management system for industrial automation. In particular, it uses an Internet of Thing (IoT) device with a data protocol unit to convert the industrial protocols and transfer the information on various parameters. In the case of data communication, the proposed monitoring system is designed to support users to remotely manage with the cloud server by implementing conversion between Modbus RTU and Modbus TCP of protocol communications. The proposed communication technique has been verified by experiments.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.111-118
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• 2023

스마트팩토리의 구축을 위해서는 제조환경에서 여러 센서 및 기기 등을 연결하여 데이터를 수집하고, 데이터 분석을 통해 생산설비 등의 장애를 진단하거나 예측하여야 한다. 본 논문에서는 공작기계에서 제품을 가공하기 위해 사용되는 절삭용 인서트의 잔여 유효 수명을 예측하기 위해 진동 신호를 기반으로 한 가중화 k-최근접이웃(Weighted k-NN) 알고리즘, 의사결정나무(Decision Tree), 서포트벡터회귀(SVM), XGBoost, 랜덤포레스트(Random forest), 1차원 합성곱신경망(1D-CNN), 그리고 진동 신호를 FFT한 주파수 스펙트럼에 대해 알아보았다. 연구결과, 주파수 스펙트럼으로는 잔여 유효수명의 정확한 예측에 대해서는 신빙성있는 기준을 제공하지 못한다는 것을 알수 있었고, 예측 모델 중 가중화 k-최근접이웃 알고리즘이 MAE가 0.0013, MSE가 0.004, RMSE가 0.0192로 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이는 가중화 k-최근접이웃 알고리즘에 의해 예측되는 인서트의 잔여 유효 수명의 오차가 0.001초 수준으로 평가되어, 실제 산업현장에 적용이 가능한 수준으로 사료된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.31-37
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• 2017

본 논문에서는 자동화 계측 시스템 설계를 통하여 액상황산알루미늄 제조 공정을 개선하였다. 액상황산알루미늄 제조과정은 대용량의 무게를 사용하며 제품의 품질이 생산과정에서 투입되는 원료의 비율에 높게 의존하기 때문에 정밀한 중량 분석이 매우 중요하다. 자동화설계를 위하여 대용량의 무게를 정밀하게 측정할 수 있는 로드셀 센서와 자동화 공정에서 가장 많이 활용되는 PLC 기술을 적용하였다. 자동화 시스템을 사용하기 전에 생산된 황산알루미늄에 포함된 산화알루미늄의 함량은 8.023% ~ 8.250%의 변화가 나타났으나 자동화 시스템 적용 이후에는 8.09% ~ 8.109% 로 변화폭이 크게 감소하였다. 그 결과 계량오차에 의한 품질 불량률을 감소시킬 수 있었으며 물과 재이용수의 부정확한 투입으로 인한 반응제품의 역류 현상과 같은 안전사고를 감소시킬 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.171-178
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• 2023

본 논문은 공간 활용 극대화를 위한 스마트 자동 적재창고를 제안한다. 기존 수직형 적재창고의 트레이 최대 강성 하중이 100kg로 설계되어 공간내에 적재할 수 있는 팔레트가 극히 제한적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 최대 수직강성을 300kg으로 설계하여 공간 활용도를 극대화할 수 있는 스마트 적재창고를 설계하고 구현된 결과를 보인다. 구현된 적재창고의 성능평가 결과를 살펴보면, 최대 적재하중은 500.6kg으로 당초 설계 및 요구도를 달성하였으며, 수직강하속도는 0.5m/s, 장치의 작동 소음은 67.1dB, 팔레트의 입출고 시간은 36.92초, 트레이 처짐량은 4mm로 모든 평가항목에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제어부와 조작 패널의 UI를 별도로 설계하는 PLC 방식의 제어방식을 PC 시스템으로 통합하여 다양한 공정관리 시스템과의 연동성과 유지보수성을 증대하였다. 향후 IoT 센서기반의 물류 로봇을 연동하여 완전 자동화된 스마트 적재창고로 발전시키고자 한다.