• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.163-170
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• 2023

본 논문은 제조설비의 자율제어와 상태판별 알고리즘을 위한 시멘틱 모델링 기술에 대해 소개한다. 디지털 트윈 기술과 스마트 팩토리의 다양한 ICT 기술의 발전으로 제조업은 새로운 생산 관리모델이 구축되고 있다. 발전된 스마트 제조기술을 바탕으로 상태판별 알고리즘은 자율제어와 공장 내의 설비 문제를 빠르게 파악하고 대처하기 위한 방법론으로 제시되었다. 그러나 기존의 상태판별 알고리즘은 사용자 또는 관리자에게 그리드 맵을 통해 주요 정보를 알려주고, 이에 대처하는 방향으로 제시되었다. 하지만 스마트 제조기술의 고도화와 방향성은 유연 생산과 소비자 니즈에 맞춘 생산등으로 다변화 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 시멘틱 기반의 Linked List 자료구조를 이용하여 공장을 설계 구축하고 그래프 기반 정보를 통해 사용자 또는 관리자에게 필요한 정보만을 제공하여 관리의 효율성을 높일 수 있는 기술을 소개한다. 이러한 방법론은 유연 생산과 다품종 소량 생산 등에 적합한 구조로 활용될 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권3호
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• pp.23-30
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• 2021

제조 시계열 데이터 클러스터링 기법은 제조 대용량 데이터 기반 군집화를 통한 설비 및 공정 이상 탐지 분류를 위한 중요한 솔루션이지만 기존 정적 데이터 대상 클러스터링 기법을 시계열 데이터에 적용함에 있어 낮은 정확도를 가지는 단점이 있다. 본 논문에서는 진화 연산 기반 시계열 군집 분석 접근 방식을 제시하여 기존 클러스터링 기술에 대한 정합성 향상하고자 한다. 이를 위하여 먼저 제조 공정 결과 이미지 형상을 선형 스캐닝을 활용하여 1차원 시계열 데이터로 변환하고 해당 변환 데이터 대상으로 Pearson 거리 매트릭을 기반으로 계층적 군집 분석 및 분할 군집 분석에 대한 최적 하위클러스터를 도출한다. 해당 최적 하위클러스터 대상 유전 알고리즘을 활용하여 유사도가 최소화되는 최적의 군집 조합을 도출한다. 그리고 실제 제조 과정 이미지 대상으로 기존 클러스터링 기법과 성능 비교를 통하여 제안된 클러스터링 기법의 성능 우수성을 검증한다.