In the recent society of knowledge industry, a changed phenomenon of domestic corporate culture, Work Smart working in creative and various ways beyond time and space is emerged from Work Hard working just hard. Thus, many corporations are trying to configure the emotional space beside the work space to make effective and creative achievements in free work environment out of rigid organizational culture in the past. This space is called Amenity space which enables to implement physical and psychological healings simultaneously and this is not a place for rest like in the past industry society. This research suggests distinctive characteristics of other amenity furniture unlike general furniture by analyzing the variously suggested change of forms of amenity furniture for Work Smart and the changes of configuring key factors such as forms, structures and functions of amenity furniture.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.286-287
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2022
정부의 한국판 그린뉴딜 정책 발표와 함께 주요 과제 중 하나인 그린 스마트 스쿨의 관심도가 점점 커지고 있다. 이에 따라 성공적인 그린 스마트 스쿨 구축을 위한 솔루션이 필요해지고 있다. 본 논문은 체계화 되지 않은 그린 스마트 스쿨의 전체 시스템 관점에서 문제를 해결하기 위한 Cloud-Edge와 AI를 적용한 그린 스마트 스쿨 통합 플랫폼을 제안한다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.4
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pp.751-756
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2018
In smart factories and industrial IoT, all facilities in a factory are monitored over the Internet, thereby facility can reduce the downtime and increase the availiability by preventive maintenance before it breaks down. The abnormal conditions of the major facilities in the plant are caused by abnormal temperature rise, vibration, and variations in noise. Consequently, it is critical to develop a very small smart device that is easily installed in a small space to enable real-time monitoring of the vibration status of the facility. In this study, smart devices were developed for smart factory fault prediction and robustness management using ultra small micro-controllers with WiFi capabilities and MEMS acceleration sensors.
Major countries are trying to expand the construction of smart factories by introducing ICT such as the Internet of Things, cloud, and big data into the manufacturing sector to secure national-level manufacturing competitiveness in the era of the 4th industrial revolution. In addition, Germany is pushing for Industry 4.0 to build a fully automatic production system through the Internet of Things, and China is pushing for the expansion of smart factories to enhance the country's industrial competitiveness through Made in China 2025, Japan's intelligent manufacturing system, and the Korean government's manufacturing innovation 3.0. In this study, considering the increasing security connectivity of smart factories, we would like to identify security threats in the external connection part of smart factories and suggest security enhancement measures based on domestic and international standard security models to respond to the identified security threats. Eventually the proposed method can be applied by accurately identifying the smart factory security status, diagnosing vulnerabilities, establishing appropriate improvement plans, and expanding security strategies to respond to security threats.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.3
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pp.246-252
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2020
Facial recognition is a biometric technology that is used in various fields such as user authentication and identification of human characteristics. Face recognition applications are practically used in various fields, but very few applications have been developed to improve the factory work environment. We implemented applications that uses face recognition to identify a specific employee in a factory .work environment and provide customized information for each employee. Factory workers need documents describing the work in order to do their assigned work. Factory managers can use our application to register documents needed for each worker, and workers can view the documents assigned to them. Each worker is identified using face recognition, and by tracking the worker's face during work, it is possible to know that the worker is in the workplace. In addition, as a mobile app for workers is provided, workers can view the contents using a tablet, and we have defined a simple communication protocol to exchange information between our applications. We demonstrated the applications in a factory work environment and found several improvements were required for practical use. We expect these results can be used to improve factory work environments.
This study aimed to grasp the perceptions and trends in fashion platforms and fashion smart factories using big data analysis. As a research method, big data analysis, fashion platform, and smart factory were identified through literature and prior studies, and text mining analysis and network analysis were performed after collecting text from the web environment between April 2019 and April 2021. After data purification with Textom, the words of fashion platform (1,0591 pieces) and fashion smart factory (9750 pieces) were used for analysis. Key words were derived, the frequency of appearance was calculated, and the results were visualized in word cloud and N-gram. The top 70 words by frequency of appearance were used to generate a matrix, structural equivalence analysis was performed, and the results were displayed using network visualization and dendrograms. The collected data revealed that smart factory had high social issues, but consumer interest and academic research were insufficient, and the amount and frequency of related words on the fashion platform were both high. As a result of structural equalization analysis, it was found that fashion platforms with strong connectivity between clusters are creating new competitiveness with service platforms that add sharing, manufacturing, and curation functions, and fashion smart factories can expect future value to grow together, according to digital technology innovation and platforms. This study can serve as a foundation for future research topics related to fashion platforms and smart factories.
This study investigated the relationship between ICT environment and business performance. In the case of Korea's major industries, large corporations have already established and operate a considerable level of smart factories, leading the global market. However, SMEs, which account for 95% of the total companies, are not able to build smart factories themselves. Smart factory construction The total number of government-supported enterprises is 4.891 companies (3,984 companies, 907 companies in construction) 2.9% of factories and 97.1% (166,344 companies) There is a big problem to be improved. The result of this study is that the first research objective of this study, which suggests the theoretical system that the will of the manager is most important for the successful establishment of the smart factory, which is part of the corporate innovation to meet the rapidly changing environment. Second, it can be seen that financing for building a smart factory is a key factor in building a smart factory, as well as funding itself. Third, it was found that besides its own technology, technology support for government and external technology consulting support are very important for smart construction. Fourth, organizational participation of internal organizers showed that cooperative and positive positive participation is also a factor of success. As a follow-up study, we analyzed the cause of the company's operation, analyzed the cause of the problem with the 4M1E technique, developed the countermeasures, and compared it before and after the improvement, standardized the improvement and needed further study. It is meaningful that the study provided basic data for building a smart factory through the analysis of the relationship between the ICT environment and business performance of the company.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.25
no.1
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pp.23-28
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2018
Under the 4th Industrial Revolution, implementation of Smart Factory in the field of surface mounting is an emerging issue. In the field of surface mounting, many researches are going on in line with these changes. Among them, we analyzed the method of optimizing the solder printing process which is a core process and the influence of the external factors affecting the printing efficiency. In this analysis, the Big Data provided by the SPI Machine was used to approach the statistical method, and the possibility of predicting the result through simulation with reliable results was confirmed. I hope this study contributes a little to the Smart Factory implementation.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.21
no.4
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pp.183-189
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2018
The focus of this paper is to design and control a three fingered hand system with eight axes for smart factory with an flexible controller, and to keep a useful big database for dynamic manipulation based on the experimental results. The weight of the hand module is only 1.2 kg, but flexible motion and powerful grasping are possible. To achieve such a flexible motion control of a robotic hand, we have developed a robust and precise fingered hand with a control system incorporating image recognition system in which we deal with the problems of not only accuracy and range of motion but also the flexibility of hand. The fingers are arranged so as to grasp both circular and prismatic objects. In order to achieve the light mechanism, we reduced the number of joints and fingers as much as possible. In this study, it was used three fingers with eight axes which is the optimal number to achieve a robust grasping diverse shape parts for smart factory.
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