• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.789-799
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• 2018

이 논문에서는 이러한 산업 단지 시스템에서의 비정상적인 동작이 일어날 때, 시간 계열의 데이터를 분석하기 위하여 Big 데이터를 이용한 접근을 기반으로 하는 머신 러닝을 보여줍니다. Long Short-Term Memory (LSTM) 네트워크는 향상된 RNN버전으로서 입증되었으며 많은 작업에 유용한 도움이 되었습니다. 이 LSTM 기반 모델은 시간적 패턴뿐만 아니라 더 높은 레벨의 시간적 특징을 학습 한 다음, 미래의 데이터를 예측하기 위해 예측 단계에 사용됩니다. 예측 오차는 예측 인자에 의해 예측 된 결과와 실제 예상되는 값의 차이입니다. 오차 분포 추정 모델은 가우스 분포를 사용하여 관찰 스코어의 이상을 계산합니다. 이러한 방식으로, 우리는 하나의 비정상적 데이터의 개념에서 집단적인 비정상적 데이터 개념으로 바뀌어 갑니다. 이 작업은 실패를 최소화하고 제조품질을 향상시키는 Smart Factory의 모니터링 및 관리를 지원할 수 있습니다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.485-489
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• 2018

4차 산업혁명의 일부인 스마트공장의 구축을 위해서는 작업 환경 및 생산 기기에 대한 데이터를 수집하여 이를 분석하고 피드백 함으로써 일어날 수 있는 고장이나 부품의 교체 시점 등을 예측하여야 하며, 이를 위해서는 작업 환경 및 생산 기기의 상태를 모니터링하는 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 장거리 저전력 무선 통신 기술인 LoRa를 이용하여 작업 환경 및 생산 기기의 센서 데이터를 수집하여 Mobile과 PC용 모니터링 시스템을 구현하였다. Mobile 기기에서는 실시간으로 생산 환경 및 진동 데이터를 볼 수 있으며, PC 모니터링 프로그램에서는 센서 데이터를 그래프로 표현하여 표준 편차 및 데이터의 변동사항을 확인할 수 있게 프로그램 하였다. 구축된 시스템을 이용하여 생산 환경의 온습도 및 대기압 등의 데이터를 기록하고 생산 기기의 진동 데이터를 수집할 수 있음을 확인하였다

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.95-103
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• 2018

ICT 기술의 발전에 따라 제조 산업은 공정 상에서 생성되는 제조 데이터를 분석하여 효율을 높이고자 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 공장의 일환으로 의사결정나무 알고리즘(CHAID)을 이용한 데이터 마이닝 기반 제조공정을 제안한다. 약 5개월간 수집된 실제 제조 공정의 432개 센서 데이터를 활용하여 불량률이 낮은 안정적인 공정 기간과 불량률이 높은 불안정한 공정 기간 간에 유의미한 차이를 보이는 변수를 찾아냈다. 선정된 최종 변수가 불량률 개선에 실제로 효과가 있는지를 측정하기 위해 해당 변수의 안정 값 범위를 설정하여 14일 간 공정에서 해당 센서가 안정 값의 범위를 벗어나지 않도록 공정 설정 값을 조절했고, 불량률 개선의 효과를 측정하였다. 이를 통해 제조 산업에서 생성되는 공정 센서 데이터를 활용 및 분석하여 불량률을 개선할 수 있는 실증적인 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.9-16
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• 2019

최근 제조 공정을 개선하려는 기업들은 스마트 팩토리를 도입, 이에 따른 도약이 특별히 눈에 띈다. 이는 최소한의 수동 제어를 통해 완벽하게 생산시설의 프로세스를 수행하는 스마트 팩토리의 영역을 최대화하고 추론의 오차를 최소화 하는 것이 최종 목적이다. 본 연구는 무인 생산, 관리, 포장, 배송 관리를 위한 프로젝트의 일부로써 무인생산의 자동화 설비의 철근 추적을 통해 롤러의 자동 교정을 수행하기 위해 철근 추적 시작점 검출에 대한 연구이며, 시작지점부터 끝점까지의 위치를 정확히 추적해야 하는 요구사항을 만족해야 한다. 추적성능을 높이기 위해서는 시작점 설정이 주요한데 기존의 시간 기반 검출방법을 통해서는 조도, 분진 등 환경에 따라 추적오류의 발생 확률이 높다. 본 논문에서는 환경에 따른 오차를 줄이기 위해 고속 IR카메라의 평균 밝기 변화를 이용한 시작점 검출 방법을 제안하며, 제안 사항을 통해 15%이상의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.23-28
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• 2018

본 연구에서는 팩토리 작업장에 설치된 여러 종류의 멀티터치 기술 기반 센서로부터 수집된 이벤트와 데이터를 제공함으로써 작업장의 상태 감시와 이벤트 관리를 용이하게 할 수 있는 플랫폼을 개발하였다. 영상인식 기술을 활용하여 팩토리 작업장 내 사람들의 얼굴을 인식하여 작업자별 맞춤형 콘텐츠를 제공하며, 얼굴인식을 통한 개별 작업자 인증으로 콘텐츠 보안을 강화하도록 하였다. 제스처 인식을 통한 콘텐츠 제어 기능을 구축하여 작업자가 간단하게 문서를 검색할 수 있도록 하였고, 모바일 장치에서도 얼굴인식 기능을 구현하여 작업자를 위한 콘텐츠 제공이 가능하게 하였다. 본 연구의 결과를 작업장 안전, 콘텐츠 보안, 작업자 편의 등을 향상시키는데 이용할 수 있으며 향후 스마트 팩토리 구축을 위한 기반기술로 활용할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.229-235
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• 2013

본 논문은 각종 센서와 관리자 등을 통해 온도와 조도를 측정하여 전력량을 모니터링하며 제어하고 있는 공장용 에너지관리시스템(FEMS, Factory Energy Management System), 빌딩용 에너지관리시스템(BEMS, Building Energy Management System), 주택용 에너지관리시스템(HEMS, Home Energy Management System)등으로 크게 나누어지는 기존의 에너지관리시스템(EMS : Energy Management System)에서 사용하고 있는 각종 센서 정보들을 포함한 수집 가능한 빅 데이터를 활용하여 본 논문에서 제안하는 공간 기반 에너지관리시스템(SEMS, Space-based Energy Management System)의 추론엔진을 통해 일정한 크기와 유사한 특성을 가진 단위 공간을 정의하고 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 공간의 크기나 특성에 따라서 SEMS의 추론엔진의 Self-Learning을 통해 추론엔진 자신이 학습을 통해 점차 스마트하게 진화하면서, 사용되는 전력량을 절감하는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.1-9
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• 2020

스마트공장은 4차 산업혁명으로 잉태되는 핵심산업 중 하나이다. 스마트공장을 실현하기 위한 기술 중 무인운반차 기술은 초기 단계로 이를 구현하기 위해선 높은 비용이 필요하다. 저비용 AGV를 개발하기 위해선 많은 데이터가 요구되지만, 저장공간이 부족하고 AGV가 이동하므로 데이터 수집 방법이 제한된다. 따라서 본 논문에서는 블루투스를 이용한 무선통신 기반 개발환경을 구축하고 이를 통해 수집한 데이터를 이용하여 차선 검출기를 개발하고자 한다. 이렇게 개발된 차선 검출기는 조명 환경의 변화나 그림자 유무와 관계없이 높은 차선 인식률을 보인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.623-629
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• 2018

스마트 팩토리는 제 4차 산업혁명시대의 도래와 함께, 제조업과 정보통신기술의 결합을 통하여 사용자가 공장 내 설치된 장비의 시뮬레이션 및 시나리오 설계를 통해 자동으로 제품을 생산하는 시스템 개념으로 해외 주요국에서 이미 추진 정책 및 전략을 발표하고, 관련 기술개발에 주력하고 있다. 또한, 이러한 스마트 팩토리 구현을 위한 기반기술로서 저전력 친환경 LED 조명시스템에 대한 관심이 증대되고 있으며, LED를 활용한 통신, 위치인식 등 이른바 광 ID 관련 응용기술에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 친환경 저전력의 LED 조명 기반의 광통신 기술을 생산설비 관리에 접목하여, 공장 내 고전압, 고전류, 발전기 등 전자기 간섭의 영향을 받지 않고, 물류 위치 및 부가정보를 안정적으로 식별할 수 있는 시스템을 제안하였으며, 기초 실험을 통해 근거리에서 8가지 컬러가변에 따른 컬러 ID 검출율이 98.8%~93.8% 수준으로 적용 가능성을 검증하였다.

• 아태비즈니스연구
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• 제13권2호
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• pp.79-94
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• 2022

Purpose - The purpose of this study is to examine firm-level attributes related to Korean manufacturing small and medium-sized enterprises' (SMEs') decisions to implement smart factories. Design/methodology/approach - This study uses the provided by the Ministry of SMEs and Startups of Korea and the Korea Federation of SMEs. Manufacturing SMEs' decisions to implement smart factories in 2018-2019 were analyzed using multinomial logit and ordered logit models. Findings - The findings of this study suggest that firms' decisions to implement smart factories were positively related to firm size, R&D intensity, international market scope, and transactional relationships with customers. However, smart factory implementation decisions were not related to firm age and CEO gender. Research implications or Originality - This study illuminates firm-level attributes that may drive organizational innovation in the era of Industry 4.0 and thus contributes to the innovation adoption literature. This study also contributes to growing research on smart factories by analyzing the actual, progressive decisions to implement smart factories, as opposed to perceived intentions to implement them.

• 융합정보논문지
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• 제11권4호
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• pp.83-101
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• 2021

본 연구는 우리나라 중소기업들에게 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가에 대한 내용을 AHP를 활용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 4차 산업혁명 관련 기술들을 종합하고, 김대훈 외(2019)의 분류기준을 준용하지만 전문가들의 의견을 추가로 수렴하여 관련 기술들을 분류하였다. 인공지능(AI), Big Data, Cloud Computing을 디지털 기반기술로, 모바일, 사물인터넷(IoT), Block Chain을 초연결 기술로, 무인운송(자율주행), 로봇(Robot), 3D 프린팅, 드론을 융합기술로, 스마트 제조 및 물류, 스마트 헬스케어, 스마트 교통, 스마트 금융을 스마트 산업기술로 구분하였다. AHP 분석과 종합가중치를 계산하는 방식으로 기술적용 우선순위를 확인한 결과 제조기업은 모바일, 인공지능(AI), Big Data, 로봇(Robot)의 순위가 높으며, 서비스기업은 Big Data, 로봇(Robot), 인공지능(AI), 스마트 헬스케어의 순위가 높고 전체기업에서는 Big Data, 인공지능(AI), 로봇(Robot), 모바일의 순서이다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가를 명확하게 규명하였다.