최근 사물인터넷 및 인공지능 기술의 발전에 따라 제조, 스마트시티 등 다양한 분야에서 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하여 현실세계 문제에 대한 최적화를 수행하는 연구 및 적용사례가 증가하고 있다. 대표적으로 현실세계를 디지털화한 가상세계와 양방향으로 실시간 동기화를 지원하는 디지털 트윈 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 디지털 트윈을 정의하고 사물인터넷 국제표준인 oneM2M 기반의 IoT 플랫폼을 활용하여 현실사물과 가상세계의 예측결과를 실시간으로 연결하는 디지털 트윈 플랫폼의 프로토타입을 제안한다. 또한, 제안된 프로토타입을 적용하여 물체의 충돌을 사전에 예측하여 사고를 예방할 수 있는 응용서비스를 구현한다. 응용서비스에서는 사전 정의한 테스트 케이스 수행을 통해 제안한 디지털 트윈 프로토타입이 크레인의 동작을 사전 예측하여 충돌 위험을 감지하고 이를 기반으로 최적 제어를 수행할 수 있으며 실제 환경에 응용 가능함을 보였다.
Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).
The smart factory has developed with the help of several technologies such as automation, artificial intelligence, big data, smart sensors and communication protocols. The Internet of things(IOT) among communication protocols has become the key factor for the seamless integration of various manufacturing equipment. Therefore, it is important that the IOT cooperate with the standards of communication protocols proposed by the SEMI in the semiconductor industry. In this paper, we suggest a novel reference model of the communication protocols for semiconductor equipment by introducing an IOT service layer. With the IOT service layer, we can use the functions and the additional services provided by the IOT standards that give the inter-operability between factory machines and host computers. We implement the standard of the communication protocols for semiconductor equipment with the IOT service layer by using ns3 simulator. It concludes that it is necessary to provide the platform for the IOT service layer to deploy efficiently the proposed reference model of the communication protocols.
산업용 사물인터넷(IIoT:Industrial Internet of Thing)은 기존의 공정의 자동화란 범주를 넘어 모든 제조공정을 정보화 하는 것을 의미한다. 또한 각 공정에 설치된 센서로 부터 수집되는 데이터를 토대로 정보화 시스템을 구축하여 각 공정을 실시간으로 관리하고 자동화하여 최적의 생산성을 유지하는데 그 목적을 두고 있다. 각 공정의 센서로 부터 수집되는 데이터는 비정형성을 띄고 있으며 이러한 비정형데이터를 효과적으로 수집하고 처리하기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 효과적인 빅데이터 수집 및 처리를 위하여 미들웨어로 Node-RED를 사용한 시스템을 제안하였다.
In the last decade, there has been an exponential increase of scientific interest in smart additive manufacturing (AM) technology. Among the different AM techniques, one of the most commonly applied processes is digital light processing (DLP). DLP uses a digital projector screen to flash an ultraviolet light which cures photopolymer resins. The resin is cured to form a solid to produce parts with precise high dimensional accuracy. During the curing process, there are several process parameters that need to be optimized. Among these, the exposure time affects the quality of the 3D printed specimen such as mechanical strength and dimensional accuracy. This study examines optimal exposure times and their impact on printed part. It was found that there is optimal exposure time for printed part to have appropriate mechanical strength and accurate dimensions. The gel fraction and TGA test results confirmed that the improvement of mechanical properties with the increasing UV exposure time was due to the increase of crosslinked network formation with UV exposure time in acrylic resins. In addition, gel fraction and thermogravimetric analysis were employed to microscopically investigate how this process parameter impacts mechanical performance.
우리나라 산업의 근간인 뿌리기업의 자동화 스마트 공정상 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 특히 뿌리산업은 산업별 공정 흐름이 상이하고 기업별 데이터 처리요구도 다양해 이를 수용하기 위한 범용 IOT 미들웨어가 필요한 상황이다. 본 논문이 제시한 IOT 미들웨어 구조는 그에 대한 해결책으로 통신, 데이터 수집과 처리, 서비스 연계 등 미들웨어 기본 프로세스는 엔진부로 범용화 시키고 뿌리산업 분야별 사물인터넷 기기와 기업별 처리 요구사항은 개별적으로 대응할 수 있는 Plug-in 구조를 도입함으로서 유연하고 효과적인 뿌리산업 스마트 공정을 제안하였다. 또한 미들웨어 Plug-in과 연계 서비스 계층 간 네트워크 데이터에 대한 암호화를 통해 변조, 탈취 등에 대한 예방과 보안을 강화하는 방안을 제시하였다. 향후 MQTT, COAP, XAMP 등 다양한 네트워크 프로토콜에서 확장 가능할 수 있도록 뿌리산업에 특성화된 IOT 미들웨어 플랫폼으로 발전시킬 시스템을 제안하고자 한다.
최근 디지털 트윈은 제4차 산업혁명의 도래와 더불어 물리적 시스템과 사이버 시스템을 연계하고 통합하는 중요한 기술로 부각되고 있다. 본 논문에서는 에너지 분야의 전력기자재 디지털 트윈화를 위하여 필요한 디지털 트윈화의 절차에 따른 요구사항을 분석하고, 또한 이러한 디지털 트윈을 구축하기 위한 핵심 구성요소라 할 수 있는 인더스트리 4.0 기반의 AAS(Asset Administration Shell)의 개념과 기능 및 특성 분석을 기반으로 구체적인 설계를 하였다. 하지만, 아직까지는 국내·외 적으로 디지털 트윈구현을 위한 공통된 플랫폼이나 실증 모델에 관해서는 많은 연구가 이루어 지지 못하고 있는 상황이므로, 본 논문에서는 에너지 분야의 전력기자재 디지털 트윈화를 염두에 두고 디지털 트윈 플랫폼 구축하는데 필요한 핵심 요구사항을 분석하고, 실제 디지털 트윈을 구축함에 있어서 핵심적 역할을 수행하게 될 AAS의 기능과 특성을 기반으로 실제로 전력기자재를 대상으로한 AAS의 설계를 함으로써 향후 스마트 에너지 디지털 트윈을 구축 및 실증을 위한 절차와 구체적 기능들을 제시하고자 하였다.
본 논문의 연구목적은 IT 융복합 기술을 기반으로 모바일 스마트워크 환경을 구축한 기업에서 기업 내부의 IT자원이 업무효율성과 기업성과에 미치는 영향관계를 자원기반관점(Resource-Based View)을 적용하여 검증하는데 있다. 본 연구는 모바일 스마트워크 IT자원에 관한 기존연구를 바탕으로 파악된 요인들 간의 영향관계를 실증적으로 분석함으로써 학문적 의미를 가지며, 제조업, 서비스업, 물류/유통산업, 금융업, 공공기관 등 다양한 산업 분야의 플랫폼으로 사용되고 있는 모바일 스마트워크의 유의미성을 기업의 업무효율성과 기업성과를 향상시키는데 어떠한 긍정적 요인으로 작용했는지를 파악하는데 실무적 시사점을 가진다. 연구 결과, IT인프라와 IT스킬이 개인 업무 효율성에 긍정적인 영향을 미치며, IT스킬이 연대협력업무 효율성에 긍정적 영향을 가지는 것으로 나타났다. 또한 개인 업무 효율성과 연대협력업무 효율성은 기업성과인 재무성과와 시장성과에 각각 유의한 영향을 줄 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 산업분야에 국한되지 않고 IT 융복합 기술을 통한 모바일 스마트워크 환경을 구축하여 기업 내부의 IT자원을 적극적으로 활용한다면 업무효율성과 기업성과를 높이는데 기여할 수 있으며, 이는 기업의 핵심역량 강화로 이어질 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 시뮬레이션 프로그램 리소스의 일부를 모바일 환경으로 전환시킬 수 있는 모델을 제안한다. 최근 제조업에서 PLC를 컨트롤러로 사용하는 스마트 팩토리가 급속하게 확산되고 있다. 그러나 PLC 운영 인력의 부족으로 운영에 대한 어려움을 겪고 있는 상황으로, PLC 운영 교육에 대한 플랫폼이 필요한 실정이다. 현재 PLC와 관련된 대부분의 교육 플랫폼들은 2D를 기반으로 하고 있어 정확한 학습이 어렵고, 일반적인 PC 환경에서 시뮬레이션 프로그램들을 원격 교육에 적용하면, 모니터 상에 많은 요소가 표현되어 화면 전환이 불편하다. 제안 모델의 실험 결과 일반적인 상황에서 프레임 저하가 없다는 것의 확인하였고, 요청 프레임에 따른 응답 시간은 평균 102ms 으로 학습자가 시스템 지연을 체감할 수준은 아닌 것으로 판단하였다.
The conventional microelectromechanical system (MEMS) process has been used to fabricate sensors with high costs and high-volume productions. Emerging 3D printing can utilize various materials and quickly fabricate a product using low-cost equipment rather than traditional manufacturing processes. 3D printing also can produce the sensor using various materials and design its sensing structure with freely optimized shapes. Hence, 3D printing is expected to be a new technology that can produce sensors on-site and respond to on-demand demand by combining it with open platform technology. Therefore, this paper reviews three standard 3D printing technologies, such as Fused Deposition Modeling (FDM), Direct Ink Writing (DIW), and Digital Light Processing (DLP), which can apply to the sensor fabrication process. The review focuses on strain/load sensors having both sensing material features and structural features as well. NCPC (Nano Carbon Piezoresistive Composite) is also introduced as a promising 3D material due to its favorable sensing characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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