• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.143-150
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• 2020

최근 모바일, 클라우드, 그리고 사물인터넷의 융합으로 다양한 스마트팩토리 서비스가 제공되고, 많은 기업에서도 관심을 가지고 있다. 그러나 대부분의 시스템은 근로자 관점에서 구현되지 않았기 때문에 근로자로부터 외면 받고 있다. 이에 본 논문은 스마트공장 서비스를 수요자들이 정의하여 사용할 수 있도록 서비스 제작을 현장 근로자가 직접할 수 있는 개발도구를 구현하였다. 서비스에 사용되는 제조데이터는 제조설비와 연결된 센서로부터 실시간으로 수집하여 스마트팩토리 플랫폼 내에 저장된다. 그리고 플랫폼에 저장된 제조데이터로부터 설비 모니터링, 공정상태분석, 설비 제어 등 다양한 스마트 공장 서비스를 근로자가 직접 드래그앤드롭 방식으로 매우 쉽게 만들 수 있다. 구현된 시스템은 특히 소규모 제조 기업에서 기업의 특정 목적에 맞게 수시로 서비스를 변경해야하는 환경에서 더욱더 큰 효과를 낼 것으로 예상된다. 또한, 현장 근로자의 스마트팩토리 운용 및 활용 능력 향상은 물론 중소기업의 스마트팩토리 인재 양성에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-12
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• 2016

The current economic crisis is making new demands on manufacturing industry, in particular, in terms of the flexibility and efficiency of production processes. This requires production and administrative processes to be meshed with each other by means of IT systems to optimise the use and capacity utilisation of machines and lines but also to be able to respond rapidly to wrong developments in production and thus to minimise adverse impacts on the business. The future scenario of the "smart factory" represents the zenith of this development. The factory can be modified and expanded at will, combines all components from different manufacturers and enables them to take on context-related tasks autonomously. Integrated user interfaces will still be required at most for basic functionalities. The complex control operations will run wirelessly and ad hoc via mobile terminals such as PDAs or smartphones. The comnination of IoT, and Big Data optimisation is bringing about huge opportunities. these processes are not just limited to manufacturing, anywhere a supply chain environment exists can benefit from information provided by linked devices and access to big data to inform their decision support. Building a smart factory with smart assets at its core means reaching those desired new levels of productivity and efficiency. It means smart products that leverage advanced traceability, connectivity and intelligence. For businesses, it means being able to address the talent crunch through more autonomous. In a Smart Factory, machinery and equipment will have the ability to improve processes through self-optimization and autonomous decision-making.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.9-18
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• 2020

최근 4차 산업혁명 이슈가 부상하게 됨에 따라, 정부와 산업계에서는 스마트공장에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 정부에서는 스마트공장에 대한 정책지원을 제공하여 국내 중소·중견기업의 스마트 제조역량 구축을 유도하고 있다. 그러나 이러한 정책적 지원의 효과성이나 기업들의 만족도에 대해서는 거의 알려진 것이 없다. 이에 본 연구에서는 Kano 모델과 고객만족개선지수를 활용하여 스마트공장 지원정책의 요소별 기업들의 만족도를 분석하고 정책지원의 우선순위를 도출하고자 하였다. 연구 결과 총 11개 품질요소 중 8개가 일원적 품질요소, 3개는 매력적 품질요소였다. 또한 자금지원의 우선순위가 가장 높았으며, 외부전문가 파견, 고도화준비 컨설팅, 유지보수 관련 컨설팅 등도 순위가 높았다. 이러한 결과는 기업들이 스마트공장의 도입이나 기초수준 구축 정도의 지원보다는 유지보수와 고도화에 대한 지원을 더 많이 요구하고 있음을 시사한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.49-58
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• 2019

In this paper, we propose an edge cloud platform architecture for implementing smart factory. The edge cloud platform is one of edge computing architecture which is mainly focusing on the efficient computing between IoT devices and central cloud. So far, edge computing has put emphasis on reducing latency, bandwidth and computing cost in areas like smart homes and self-driving cars. On the other hand, in this paper, we suggest not only common functional architecture of edge system but also light weight cloud based architecture to apply to the specialized requirements of smart factory. Cloud based edge architecture has many advantages in terms of scalability and reliability of resources and operation of various independent edge functions compare to typical edge system architecture. To make sure the availability of edge cloud platform in smart factory, we also analyze requirements of smart factory edge. We redefine requirements from a 4M1E(man, machine, material, method, element) perspective which are essentially needed to be digitalized and intelligent for physical operation of smart factory. Based on these requirements, we suggest layered(IoT Gateway, Edge Cloud, Central Cloud) application and data architecture. we also propose edge cloud platform architecture using lightweight container virtualization technology. Finally, we validate its implementation effects with case study. we apply proposed edge cloud architecture to the real manufacturing process and compare to existing equipment engineering system. As a result, we prove that the response performance of the proposed approach was improved by 84 to 92% better than existing method.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권1호
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• pp.195-203
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• 2022

최근 스마트공장 도입이 확산됨에 따라 스마트공장 도입에 대한 긍정적, 부정적 영향에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 750개 기업을 대상으로 일터혁신지수 하위 4개 부문(노사관계, 인적자원관리, 인적자원개발, 작업조직)별로 스마트공장 도입에 따른 일터혁신지수의 변화를 정량적으로 분석하였다. 전반적으로 스마트공장을 도입한 기업의 일터혁신지수가 그렇지 않은 경우보다 높게(0.5~9.4점) 나타났으며 특히 작업조직부분에서는 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 또한 스마트공장 도입과 일터혁신 컨설팅의 영향을 함께 분석한 결과, 노사관계부문과 작업조직부문의 경우 스마트공장을 도입하고 컨설팅을 받은 것이 일터혁신지수 향상에 부합하는 결과를 보였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권2호
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• pp.173-181
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• 2023

Data collection is an essential element in the construction and operation of a smart factory. The quality of data collection is greatly influenced by network conditions, and existing wireless network systems for IoT inevitably lose data due to wireless signal strength. This data loss has contributed to increased system instability due to misinformation based on incorrect data. In this study, I designed a distributed MQTT IoT smart sensor and gateway structure that supports wireless multicasting for smooth sensor data collection. Through this, it was possible to derive significant results in the service latency and data loss rate of packets even in a wireless environment, unlike the MQTT QoS-based system. Therefore, through this study, it will be possible to implement a data collection management system optimized for the domestic smart factory manufacturing environment that can prevent data loss and delay due to abnormal data generation and minimize the input of management personnel.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.442-443
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• 2022

최근 공장의 트렌드가 아날로그 방식에서 스마트 팩토리로 변화함에따라 스마트 팩토리를 편리하게 이용하는 다양한 기능들이 존재한다. 본 논문은 스마트 팩토리의 기능중 스마트 팩토리 내 수요예측의 다양한 기법을 살펴보고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.224-226
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• 2021

최근 제품 생산 과정의 효율성을 높이기 위해서 공장 내 설비 및 기기의 자동화가 진행되고 있으며, ICT, IoT 기술을 이용한 스마트팩토리의 구축이 이루어지고 있다. 스마트팩토리에서 발생하는 많은 문제를 유기적으로 해결하기 위해 설비 및 기기 간의 무선통신 기능과 스마트팩토리의 제조공정 환경을 모니터링하는 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트팩토리의 공정 환경을 원격으로 모니터링 하기 위해 블루투스 모듈, 온습도 센서와 미세먼지 센서를 활용한 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 모니터링 시스템은 아두이노의 센서 값을 블루투스 통신을 통해 무선으로 수집한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.70-75
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• 2018

스마트 팩토리는 설계 개발, 제조, 유통 물류 등 생산 전체 과정에 정보 통신 기술을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도 등을 향상시킬 수 있는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리에서 발생되는 데이터의 양은 공장의 규모 및 시설 수준에 따라 많은 차이를 보이지만, 기존의 생산관리시스템을 활용하여 방대한 양의 데이터를 발생시키는 스마트 팩토리 환경에 적용하기에 어려움이 있다. 이로 인해 방대한 양의 빅데이터 처리할 수 있는 빅데이터 분산 처리 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서의 GlusterFS 기반 빅데이터 분산 처리 시스템 설계하였다. 제안하는 빅데이터 분산 처리 시스템은 기존 분산 처리 시스템에 비해 네트워크 트래픽 분산 및 관리를 통해 부하와 데이터 소실 위험도를 감소시켰다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권3호
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• pp.235-240
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• 2018

독일의 Industry4.0에서 출발한 ICT 융합 스마트공장은 4차 산업혁명의 견인차가 되어왔고 주요 국가의 제조업 혁신의 중심에 서 있다. 또한 국가 별 산업 특성에 맞는 방식으로 발전해 나가고 있다. 한국의 경우 경쟁국 대비 뒤늦은 출발로 인해 정부는 빠른 시간 내에 중소 중견업체 중심으로 스마트공장 확산을 위해 정책 수립 및 각종 지원을 하고 있다. 스마트공장의 국제 경쟁력 확보를 위해서는 중소 중견업체에 대한 획일적인 지원보다는 유사 제조업종별 카테고리화 및 디지털 기반의 생산정보 공유가 필요하다. 또한 대기업도 개별적인 스마트공장 확충보다는 중소 중견기업과 함께 동종 산업 간 클라우드 기반의 생산 예측 시스템 구축 및 공유를 통한 스마트공장 협력기반 마련에 동참하여야 제조 산업의 동반 발전을 이룰 수 있다.