Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.23
no.4
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pp.11-18
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2016
Today, wearable technology products are used in a wide range of consumer, healthcare, bio-medical, and industrial applications. The market for wearable technology products is expected to increase dramatically over the next several years. In addition, concerns for safety, performance and reliability of wearable products keep increasing and will be essential for widespread acceptance in the marketplace. Wearable smart devices, which are generally in contact with the human body and skin, are exposed to the risk of the electric shock, burn, and explosion. Therefore, the standardization of wearable devices in terms of human safety and reliability should be very important. Furthermore, the development of test method and test certification of the wearable products will be one of the key technology for mass production. Such standardization and certification will help consumers to choose the safest and best quality wearable devices and allow manufacturers to prove the safety and quality of their products, thereby helping them to gain a competitive technology. This paper discusses the current status of the wearable smart devices as well as the standardization and test certification applicable to wearable technology products.
The purpose of this study was to examine the intention of consumer acceptance of technology in agricultural production by applying the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) to smart farm. In particular, this study analyzed the intention to accept the technology of agricultural students, farmers, start-up farmers, returning farmers, and returnees in the general manufacturing industry and high-tech industries, and in agricultural sectors corresponding to primary industries. The results showed that performance expectancy, social influence, facilitating conditions, IT development level, and reliability had a significant influence on the intention to use smart farm technology. However, effort expectancy and price value were rejected because no significant impact on use intention was tested. In addition, the influences of the variables showing their influence were reliability (β=.569) > IT development level (β=.252) > social influence (β=.235) > performance expectancy (β=.182) > facilitating conditions (β=.134).
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.6
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pp.533-541
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2017
Recently, with the adoption of modern computing and communication technologies, manufacturing systems have become more autonomous and intelligent. Thus, as the number of field devices with smart sensors also increase, the need for an integrated management of such devices becomes essential. This paper proposes a smart encoder architecture that integrates the position sensing function with CANopen connectivity. In addition, an integrated system is proposed to simultaneously control and monitor multiple encoders over the Controller Area Network (CAN) fieldbus network. We evaluated the performance and functionalities of the proposed system by comparative experiments with commercial CANopen smart encoders using a CANopen conformance test.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.803-804
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2016
With the advent of Germany's Industry 4.0, research of smart factory to applying the ICT in manufacturing industries is in progress. But the current system controlled equipment using the data declared in the embedded systems. In this paper, we proposed equipment control method to implement smart factory based on IoT. This method is create D/B table of data declared in equipment. and equipment shall call all of control unit parameters. When using the present method, it is possible to efficiently control the number of equipment as less network resource. Also It can operating a factory efficiently.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.11
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pp.2677-2682
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2015
Smart factory has the function of integrated management of production process management, logistics management as a intelligent factory, it is also emerging as the core of new industry which converges ICT and manufacturing business. We suggested Smart factory logistics management system which embedded position tracking technology and the system converges ICT and IoT. This suggested system can manage all the processes from production to release by tracking route and position based on signal strength of bluetooth 4.0 beacon tag. For the more, we will expect to apply to the various type of factory environments like detachable installation, optimized management using sensor.
Kim Yeung-Shik;Kim Gi-Man;Roh Cheal-Ha;Fuller C. R.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.6
no.4
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pp.37-43
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2005
This paper presents a hybrid control algorithm for the active noise control in the rectangular enclosure using an active/passive foam actuator. The hybrid control composes of the adaptive feedforward with feedback loop in which the adaptive feedforward control uses the well-known filtered-x LMS(least mean square) algorithm and the feedback loop consists of the sliding mode controller and observer. The hybrid control has its robustness for both transient and persistent external disturbances and increases the convergence speed due to the reduced variance of the jiltered-x signal by adding the feedback loop. The sliding mode control (SMC) is used to incorporate insensitivity to parameter variations and rejection of disturbances and the observer is used to get the state information in the controller deign. An active/passive smart foam actuator is used to minimize noise actively using an embedded PVDF film driven by an electrical input and passively using an absorption-foam. The error path dynamics is experimentally identified in the form of the auto-regressive and moving-average using the frequency domain identification technique. Experimental results demonstrate the effectiveness of the hybrid control and the feasibility of the smart foam actuator.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.3
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pp.73-79
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2021
In the wave of the 4th industrial revolution, smart factory is required in many factories. However, small and mid-sized companies (SMEs) still have aging machines and are having difficulties in the data collection stage, which is the basis of smart factories. This study proposes a low cost monitoring method by using an open source based technology that extracts data from the image of the facility control panel without the need for modification of existing facilities. The proposed method was tested and evaluated for forging facilities in automobile parts manufacturing plants through prototyping. As a result of the evaluation, it was confirmed that low-cost facility monitoring is possible, and it will help SMEs build smart factories.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.3
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pp.148-154
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2021
We propose the AI Smart Factory Model for integrated management of production processes in this paper .It is an integrated platform system for the production of food packaging containers, consisting of a platform system for the main producer, one or more production partner platform systems, and one or more raw material partner platform systems while each subsystem of the three systems consists of an integrated storage server platform that can be expanded infinitely with flexible systems that can extend client PCs and main servers according to size and integrated management of overall raw materials and production-related information. The hardware collects production site information in real time by using various equipment such as PLCs, on-site PCs, barcode printers, and wireless APs at the production site. MES and e-SCM data are stored in the cloud database server to ensure security and high availability of data, and accumulated as big data. It was built based on the project focused on dissemination and diffusion of the smart factory construction, advancement, and easy maintenance system promoted by the Ministry of SMEs and Startups to enhance the competitiveness of small and medium-sized enterprises (SMEs) manufacturing sites while we plan to propose this model in the paper to state funding projects for SMEs.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.35
no.5
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pp.509-515
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2022
As the 4th industrial revolution based on ICT is progressing in the manufacturing field, interest in building smart factories that can be flexible and customized according to customer demand is increasing. To this end, it is necessary to maximize the efficiency of factory by performing an automated process in real time through a network communication between engineers and equipment to be able to link the established IT system. It is also necessary to collect and store real-time data from heterogeneous facilities and to analyze and visualize a vast amount of data to utilize necessary information. Therefore, in this study, four types of controllers such as PLC, Arduino, Raspberry Pi, and embedded system, which are generally used to build a smart factory that can connect technologies such as artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), and big data, are configured. This study was conducted for the development of a program that can collect and store data in real time to visualize and manage information. For communication verification by controller, data communication was implemented and verified with the data log in the program, and 3D monitoring was implemented and verified to check the process status such as planned quantity for each controller, actual quantity, production progress, operation rate, and defect rate.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.92-93
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2022
As the importance of smart factories is emphasized, the use of industrial Ethernet-based devices is expected to increase to build smart factories. PROFINET is an industrial Ethernet protocol developed by SIEMENS, and a number of smart factories are currently being built as PROFINET-based products. Accordingly, in order to develop and utilize various industrial IoT-based services, an IIoT device capable of collecting various sensor data and information from PROFINET-based manufacturing equipment and transmitting data to an edge computer is required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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