민간에서 경험적으로 외부와 구분되는 용기 속에서 감식 초발효에 관여하는 미생물의 접종이나 당의 첨가, 온도조절 없이 자연적으로 발효하여 만들어지는 감식초 제조기간 중 품질에 영향을 미치는 pH 및 미생물 수, 색상, 유기산, 유리당을 분석하여 발효기간 중 변화를 조사하였다. 알코올 발효기간 중 20일까지는 감 내의 pH와 산도가 미량 변화를 나타내었으나, 그 이후 유의적인 차이를 보여주었다. 발효기간별 유기산 발효액의 색상 변화 중 백색도(L)와 적색도(a)는 숙성기간이 증가함에 따라 높아졌으며, 갈변정도의 지표인 황색도(b)는 숙성기간이 길어지면서 감소하는 경향을 보였다. 유기산 발효 6개월을 기준으로 전체적인 색차(${\Delta}E$) 변화를 보면, 숙성기간이 길어짐에 따라 전체적인 색차의 변화가 높았다. 따라서 유기산 발효가 진행됨에 따라 식초액은 점차적으로 밝은 적색으로 변하였다. 알코올발효가 주로 일어나는 초기 10일까지 감의 유리당은 증가하였나, 이후 알코올발효가 활발히 진행되어 기질인 유리당의 함량은 급격한 감소를 나타내었다. 초기 40일 이후 유기산 발효기간 중 원형을 유지한 감과 침출액의 유리당 함량은 지속적으로 감소하여, 발효 3년 후에는 미량 존재하였다. 알코올 발효기간 중 유기산은 미량 존재하였다. 그러나 알코올발효가 끝나고 감식초를 첨가하는 40일 이후부터 초산과 젖산은 급격히 증가하였으며, 구연산은 미량 증가하였다. 이후 유기산 발효기간 중 원형을 유지한 감과 침출액의 구연산과 젖산 함량은 모두 최고치를 나타낸 뒤 점차 감소하면서 초산은 점차적으로 증가하여 3년 이후는 큰 변화가 없었다.
4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 스마트 팩토리의 개념이 대두되면서 설비가동률과 생산성에 악영향을 미치는 설비 오류의 발생을 데이터 분석 기법을 통해 예측하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 데이터 분석 기법을 활용하여 설비 오류를 예측하기 위해서는 설비 오류가 발생한 상황과 설비 오류 유형을 명시한 데이터인 설비 오류 이력이 필요하다. 하지만 많은 제조 현장에서는 설비 오류 유형이 정확하게 정의/분류가 되지 않아 설비를 운영하는 작업자가 자신의 경험적 판단에 의거하여 정형화되지 않은 텍스트의 형태로 설비 오류 유형을 작성하고, 이에 따라 데이터 분석 기법의 적용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 수기로 작성된 설비 오류 이력을 활용하여 설비 오류 유형을 파악하고 구조화하기 위한 구절 네트워크 구축 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로, 단어를 쓰임새에 따라 분류한 용도 딕셔너리를 활용하여 비정형의 텍스트 데이터로부터 설비 오류 유형을 의미하는 구절을 추출하고, 추출된 구절 간의 유사도를 계산하여 네트워크를 구축한다. 제안하는 방법의 성능을 실제 제조 기업의 설비 오류 이력 데이터를 활용하여 검증하였으며, 본 연구의 결과는 텍스트 데이터에 기반한 설비 오류 유형 구조화와 나아가서는 설비 오류 발생 예측에 이용할 수 있을 것을 기대한다.
온라인 거래가 증가하면서 의류 이미지는 소비자의 구매 결정에 큰 영향을 미치게 되었다. 의류 소재에 대한 이미지 정보의 중요성이 강조되고 있으며, 의류 이미지를 분석하여 사용된 소재를 파악하는 것은 패션 산업에 있어서 중요하다. 의류에 사용된 텍스타일의 소재는 육안으로 식별하기 어렵고, 분류 작업에도 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 의류 이미지로부터 텍스타일의 소재를 분류하고자 하였다. 소재를 분류함으로써 의류 생산 비용을 절감하고, 제조공정의 효율성을 증대하는데 도움이 되며 소비자에게 특정 소재의 제품을 추천하는 AI 서비스에 기여할 수 있다. 의류 이미지를 분류하기 위해 머신비전 기반의 딥러닝 알고리즘 ResNet과 Vision Transformer를 이용하였다. 760,949장의 이미지를 수집하였고, 비정상 이미지를 검출하는 전처리 과정을 거쳤다. 최종적으로 총 167,299장의 의류 이미지와 섬유라벨 19개, 직물라벨 20개를 사용하였다. ResNet과 Vision Transformer를 사용해서 의류 텍스타일의 소재를 분류하였으며 알고리즘 성능을 Top-k Accuracy Score 지표를 통해 비교하였다. 성능을 비교한 결과, ResNet 보다 Vision Transformer 알고리즘이 더 우수하였다.
전 세계적 모바일 스마트 기기 혁명은 사람이 접하는 모든 공간에서 독립된 형태의 전기회로를 요구하고 있으며, 전자기기간 연결된 사물인터넷의 구현은 사용자 측면에서 운용이 쉽고 지속 가능한 디지털 생태계 인프라 구축에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 이러한 기술은 자동차 전장품, 가정용 가전제품 및 웨어러블 기기의 생산 기술 발전으로 이어지고 있으며, 특히 최근 소개된 인몰드 전자기기(in-mold electronics, IME)는 기존의 대량 공정의 장점을 극대화할 수 있는 기술로 대두되고 있다. 이 기술은 평평한 2차원 기판에 기능성 잉크를 인쇄하고, 3차원 형상으로 열/사출 성형하여 경량화 및 저비용으로 장치를 생산해내는 경제성 강점을 이유로 산업적인 가치를 평가받고 있다. 본 논문에서는 인몰드 전자 장치의 제조기술 및 응용 측면에 대한 가장 최신의 국내외 연구 그룹에서 제안된 기술 개발을 소개하고자 한다. 신체 표면상에서 독립된 형태의 바이오센서 전자소자의 운용을 위한 생체 모사 기술, 에너지 소자, 생체신호 모니터링 센서들을 인몰드 기술로 구현하는 기술 및 장치 구성은, 4차 산업혁명과 함께 성장 중인 유연인쇄전자 기술과 융합되어 회로 기판 제조기술의 혁신을 가져올 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 중국 내 물류 기업을 대상으로 SCM 환경하에서 기업의 RFID 역량이 전략적 공급사슬역량에 미치는 직․간접적인 영향과 기업성과에 미치는 영향을 실증 분석해 보고자 하며, 아울러 IT 자원 등의 기술과 역량을 통합할 필요성을 인식하여 기업 내 IT 자원 활용을 통해 기업의 시장 거래를 활성화할 수 있는 전략적 방향성을 제시해 보고자 한다. 기존의 연구에 따르면 기업들은 일반적으로 RFID 역량을 통해 기업 고유의 특성역량을 구축하고 그 다음으로 구축된 기업 고유의 역량을 토대로 물류기업들이 지속적인 경쟁우위를 확보해 나갈 수 있다. 본 연구의 주요 분석 기업들은 중국 내 RFID 시스템을 도입한 제 물류, 유통 및 제조업체들로서 기업단위의 설문조사를 실시하였으며 Smart-PLS 2.0 통계 프로그램을 활용하여 구조방정식 모델링(SEMs)으로 분석하였다. 그 결과 첫째, 측정모형분석을 통해 내적신뢰성과 집중타당성 및 판별타당성이 충족됨을 확인하였으며, 둘째, 구조모형 분석에서 RFID 역량과 전략적 공급사슬역량 간 관계, 전략적 공급사슬역량과 기업성과 간 관계에 대한 가설 검증을 실시하여 유의미한 결과를 도출하였다. 본 연구의 시사점은 첫째, RFID 역량과 전략적 공급사슬역량이 기업성과에 미치는 영향에 관한 인과관계를 규명함으로써 RFID 시스템을 성공적으로 도입할 수 있는 지침을 제시하였다. 둘째, RFID 역량이 공급사슬역량의 가시성, 민첩성, 유연성 그리고 기업 간 협업 활동 각각에 미치는 영향 정도를 제시함으로써 공급사슬역량을 높이기 위한 RFID 시스템 구축전략을 수립하는데 필요한 기초 연구 자료를 제시하였다.
오늘날 EU환경규제로 포장용 완충재로 사용되는 EPS(스티로폼) 대체용 공기 충진 완충재는 출시 이후 점진적으로 시장이 확대되는 포장업계 블루칩이다. 공기충진형 완충재는 뛰어난 완충능력과 친환경성으로 EPS를 대체하여 빠르게 시장을 확장하고 있다. 기존 공기 충진 완충재에 대비하여 원료절감과 공정향상, 직관적 미관 향상을 모두 충족하는 새로운 선택 충진형 공기 충진재 제조기술이다. 본 연구는 다단 에어셀 충진 밸브성형기술은 선택충전 기술을 바탕으로, 밸브형성 구조기술을 적용하여 선택적으로 다양한 형태로 충진이 가능한 기술이다. 다단 에어셀 충진 밸브성형기술의 구조도는 밸브단이 구분된 제1주입필름, 밸브필름, 제2주입필름 등 3겹의 필름을 적층하여 복수의 주입구를 형성한 기술이다. 기존의 기술은 연결된 다수의 공기주머니에 공기를 주입하기 위한 별도의 외부 공기주입로가 필수적으로 구성되어야 하나, 본 연구는 공기 주머니의 내부에 외부 공기주입로가 형성되어 공기를 주입하기 위한 외부 공기주입로가 외견상 없어짐으로써 그에 따른 원재료 및 공정이 감소하고, 공기가 주입되어 원형 튜브로 팽창하는 과정에서 단면의 길이가 63~66%로 축소되는 공기주머니와 다르게 공기주입 후 내부 공기가 배출되고 단면이 원래의 길이를 유지하여 불필요하게 접힌 채 붙어 있는 외부 공기주입로를 내부에 일체화 하여 완충재의 미관이 향상되는 기술적 특징과 다수의 연속된 공기주머니에 선택적으로 공기를 충전할 수 있는 선택충전에 관한 것으로 기존 기술대비 뛰어난 차별성을 갖는 스마트한 공기충전형 완충재 제조 기술이다.
다단계 딥 드로잉(multi-stage deep drawing)은 산업현장에서 대형의 금속 제품 뿐만 아니라 소형의 제품에 까지 많은 제품으로 확대되고 있는 제조 공정 중 하나이다. 예를 들어, 스마트 폰에 사용되는 USB-C형 소켓은 매우 작고, 정밀하며 세장비가 큰 부품이며, 이 제품은 타원형 다단계 딥드로잉 방법으로 제조된다. 다단계 딥 드로잉에 최종 제품의 두께 분포를 보장하기 위해서 다단계 딥드로잉 전체 공정에서 제품의 두께 분포가 균일하게 유지되어야 한다. 따라서 첫 번째 드로잉 작업 후에 타원형 제품의 장변과 단변쪽 측벽의 높이 차를 최소화하는 것은 최종 제품의 균일한 두께를 보장하는 가장 중요한 공정 설계 인자이다. 본 연구에서는 첫 번째 드로잉 공정 후 소재가 균일한 높이를 지속적으로 유지될 수 있도록 하기 위해서 유한요소해석을 기반으로 초기의 타원형 소재 형상 결정에 대한 최적 설계를 수행하였다. 최적 설계된 초기 블랭크 형상으로 성형된 제품의 경우 전체 균일한 두께 분포를 가질 뿐만 아니라 드로잉 후 제품의 장변과 단변의 높이 단차가 최소화 되었다. 최종적으로 최적 설계로 예측된 초기 소재 형상은 실제 실험 결과와 비교하여 검증되었고, 매우 양호한 결과의 일치를 보여주었다.
3D 프린팅은 삼차원 이미지 정보를 이용하여 레이어로 분할한 후 선택한 소재를 적층하여 가공하는 방법을 말한다. 소재를 적층하는 방법에 따라 다양한 종류의 3D 프린팅이 존재하는데 최근 치과분야에서는 SLA방식과 DLP방식으로 광원을 이용한 경화를 통해 적층 가공하는 3D 프린팅이 널리 보급되어 사용되고 있다. 전악 범위의 3D프린팅 치과용 모델은 전통적인 인상 채득으로 제작된 스톤모델보다는 다소 정확성이 부족한 것으로 보고되었으나, 같은 STL파일을 이용하여 4분악 범위를 3D 프린팅한 모델은 밀링 방법으로 가공한 모델보다 정확하였다. 디자인 소프트웨어의 활용도에 따라 보철치료의 진단, 임시 보철물의 제작, 의치의 제작이 가능하였다. 교정에서는 투명 교정 모델과 브라켓 간접 부착을 위한 트레이 제작이 가능하였다. 임플란트 수술에 있어서 CT를 기반으로 한 정확한 위치에 임플란트를 식립하는 가이드 제작에 활용하고 있다. 출력 방식의 발전으로 인하여 3D 프린터의 출력시간이 계속적으로 단축되고 있으며, 이로 인해 치과 진료실 내에서 3D 프린터가 기존의 전통적인 가공 방법을 대체할 수 있을 것으로 기대한다.
반도체 물류 공정은 스마트 제조를 위해 물류 자동화 시스템을 운영한다. 물류 자동화 시스템 중 하나인 OCS(OHT Control System)는 천장에 설치된 레일을 따라 이동하는 OHT(Overhead Hoist Transport)를 자율적으로 제어하는 시스템이다. 본 논문은 반도체 물류 공정에서 효율적인 작업 계획을 위한 실시간 스케줄링 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 주된 역할은 OHT 할당 및 최적경로 생성이며, 전체 OCS에서 별도의 독립된 시스템으로 개발하여 시스템의 수정 및 확장이 용이하도록 구성하였다. 시스템 개발을 위해 반도체 물류의 기능 요구사항을 식별하고, 명령 유형에 따른 OHT 제어 시나리오를 정의하였다. 그리고 시스템 간 연동 확장성을 위해 국제반도체장비재료협회(SEMI) 규격을 적용하여 시퀀스 다이어그램과 인터페이스 메시지를 설계하였다. 기능 요구사항과 설계 문서를 바탕으로 개발된 스케줄링 시스템은 Main 시스템 및 데이터베이스와 실시간 연동되어 OHT의 최적할당 및 경로제어를 수행한다. 개발 시스템의 기능 검증을 위해 실제 반도체 물류 현장에서 OCS Main 시스템과 통합시험을 수행하였다. 6가지의 기본 시나리오와 2가지의 예외 시나리오에서 개발 시스템이 OHT 최적할당과 경로제어를 성공적으로 수행함을 검증하였다.
최근 미·중 기술 갈등이 심화되고 있다. 국가 보안을 이유로 시작된 미·중 갈등은 본원적으로는 중국 IT 제조 및 기술 기업들의 약진을 경계하는 미국 정부차원의 견제로 해석된다. 중국의 IT부문은 빠른 성장을 거듭하며 미국에 위협적인 존재가 되어 왔다. R&D지출, 특허, 논문 등 다양한 지표에서 중국은 빠른 성장을 지속해 왔고 특히 5G, AI (인공지능) 등 차세대 기술에 있어 중국은 미국에 큰 위협이 되고 있다. 그리고 그 중심에 화웨이가 있다. 2018년 화웨이는 세계 최대의 통신장비 제조사이자 미국의 혁신 기업인 애플을 제치고 세계 2위의 스마트폰 제조사가 되었고 최근에는 AI칩셋 제조, 빅데이터 분석, 클라우드 등에서 빠른 성장을 보이며 4차 산업혁명의 핵심 산업 전반에 있어 그 영향력을 강화하고 있는 미·중 갈등의 중심에 있는 기업이다. 본 연구는 화웨이 이슈를 중심으로 우리나라 중소기업에 대한 파급효과를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 화웨이와의 국내 기업 거래 현황, 글로벌 밸류체인 관점에서의 화웨이의 협력관계, 우리나라의 화웨이 정보보안 이슈 및 정부의 정책적 대응이라는 세 가지 분석체계를 바탕으로 우리나라 제조 경쟁력 및 정보보안 역량 강화 등의 정책 제언을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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