• 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.

• 융복합기술연구소 논문집
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• 제7권2호
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• pp.21-23
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• 2017

Smart Factories could be regarded as a result of the integration of various key technologies of the fourth industrial revolutions. In smart factory, the IoT (Internet of things) is applied to capture the data generated by the production facility, store and analyze data generated in real time using Big Data technology. In addition, 3D printers are used to print expensive and complex parts, industrial robots supply materials and parts to the production site, store finished products in warehouses. In this paper, we introduced the definition of smart factory and change of job market. Also, we summarize several national policies to support enhancing transformation process of smart factory.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.109-115
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• 2019

Smart Factory is a part of and a key point of the 4th industrial revolution. It performs optimization from the whole viewpoint, using comprehensive data of the post-process data by utilizing various sensors, controllers, and mobile devices beyond the existing factory automation level. In this paper, we design and implement an IoT platform that can detect the safety factors of the workers, the environmental factors of the factory, and real time monitoring at the control center, among the fields to implement smart factory. To accomplish this, we construct a monitoring device that provides sensor information control, server transmission of sensor information, and visualization of collected information. By using this system, it is possible to maintain the temperature and humidity for the optimum working environment in the factory. and also, By using the beacon, it is possible to measure the working time of the worker and trace the position.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1323-1333
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• 2016

현대의 공장은 스마트기기의 확산과 통신 기술의 발달로 스마트화 됨에 따라 보안 문제가 대두되고 있다. 그 중에서 스마트공장은 기기 간 정보가 상호 교환되기 때문에 스마트공장에서 발생할 수 있는 보안위험을 식별, 평가 및 통제하기 위한 위험관리 방안이 필요하다. 본 논문에서는 국내 스마트공장(기초수준)을 현장에서 확인 한 결과를 토대로 스마트공장 위험우선순위(SFRPN, Smart Factory Risk Priority Number) 모형을 적용하여 국내 스마트공장(기초수준)에서 적용 가능한 최소보안요구사항을 연구 제안한다.

• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제10권3호
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• pp.380-403
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• 2021

Recently, smart factories have gained significant importance since the development of the fourth industrial revolution and the rise of global industrial competition. Therefore, the industries' survival to meet the global market trends requires accurate technological planning. Although, different works are available to investigate forecasting technologies and their influence on the smart factory. However, little significant work is available yet on the analysis of technological trends concerning the smart factory, which is the core focus herein. This work was performed to analyze the technological trends of the smart factory, followed by a detailed investigation of recent research hotspots/frontiers in the field. A well-known topic modeling technique, namely Latent Dirichlet Allocation (LDA), was employed for this study described above. The technological trends were further strengthened with the in-depth analysis of a smart factory-based case study. The findings produced the technological trends which possess significant potential in determining the technological strategies. Moreover, the results of this work may be helpful for researchers and enterprises in forecasting and planning future technological evolution.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권6호
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• pp.1071-1082
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• 2021

Since the smart factory has been recently recognized as an industrial core requirement, various mechanisms to ensure efficient and stable operation have attracted much attention. This attention is based on the fact that in a smart factory environment where operating processes, such as facility control, data collection, and decision making are automated, the disruption of processes due to problems such as facility anomalies causes considerable losses. Although many studies have considered methods to prevent such losses, few have investigated how to effectively apply the solutions. This study proposes a Kubernetes based system applied in a smart factory providing effective operation and facility management. To develop the system, we employed a useful and popular open source project, and adopted deep learning based anomaly detection model for multi-sensor anomaly detection. This can be easily modified without interruption by changing the container image for inference. Through experiments, we have verified that the proposed method can provide system stability through nondisruptive maintenance, monitoring and non-disruptive updates for anomaly detection models.

• 적정기술학회지
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• 제6권1호
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• pp.56-64
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• 2020

최근 세계 주요 제조업체들은 스마트팩토리를 통한 글로벌 경쟁력 확보에 노력을 집중하고 있으나, 개발도상국들은 재정적, 기술적 여건으로 인하여 스마트팩토리를 도입하는데 많은 어려움이 있다. 본 연구는 개발도상국에 적용 가능한 ICT 기반의 전력 모니터링 시스템 개발에 대한 선행 연구로서, 개발도상국 중 하나인 인도네시아의 의류 생산 공장 근로자들이 인식하는 스마트팩토리에 대하여 설문을 통해 조사하고 분석하였다. 현지인 관리자와 근로자 126명을 대상으로 전력 모니터링 시스템 설치 전과 설치 후에 각각 설문을 실시하고, 통계기법을 이용하여 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 인도네시아와 같은 개발도상국 공장 근무자들도 스마트팩토리 기술 도입의 필요성에 대하여 긍정적으로 인식하고 있으며, 이러한 기술적 도입이 직무만족도와 공장 환경의 개선에 영향을 미칠 것이라고 응답하였다. 또한, 전력 모니터링 시스템 설치 후에 실시한 설문조사 결과는 설치 전과 비교하여 직무만족도 점수가 5.5% 상승하였으며, 전력 모니터링 시스템의 필요성에 대한 인식과 시스템의 적용이 공장 환경에 미치는 긍정적 영향에 대한 점수가 각각 13%, 5.9% 상승하였다. 부가하여, 근로자들 보다는 관리자들이, 남성 보다는 여성들이 스마트팩토리 기술의 도입에 우호적인 인식을 보이는 것으로 확인하였다. 본 연구 결과는 개발도상국에 적용 가능한 적정 스마트팩토리 기술 개발의 방향과 함께, 개발도상국에서 현지 공장을 운영하는 제조업체들이 스마트팩토리를 도입하는데 있어 중요한 참고사항이 될 것으로 판단된다.

• 한국정밀공학회지
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• 제34권1호
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• pp.29-34
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• 2017

The operating environments of factories and manufacturing units have changed dramatically due to globalization, population, and customization. The existing factories are converted into smart units using information and communications technology (ICT). These smart factories can produce, control, repair, and manage themselves. The manufacturing processes are efficiently optimized using the monitoring and analysis methods of ICT. In this experimental study, we carried out a survey on the system solution providers and consumer companies to determine the field conditions and requirements necessary for assembling a smart factory. Using the results of this survey, we effectively devised smart factory solutions and implemented them on the existing conditions in various factories.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권1호
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• pp.61-68
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• 2020

In the era of the fourth industrial revolution, many production plants are gradually evolving into smart factories that apply information and communication technology to manufacturing, distribution, production, and quality management. The conversion from conventional factories to smart factories has resulted in the automation of production sites using the internet and the internet of things (IoT) technology. Thus, labor-intensive production can easily collect necessary information. However, implementing a smart factory required a significant amount of time, effort, and money. In particular, labor-intensive production industries are not automated, and productivity is determined by human skill. A representative industry of such industries is sewing the industry. In the sewing industry, wherein productivity is determined by the operator's skills. This study suggests that production performance, inventory management and product delivery of the sewing industries can be managed efficiently with existing production method by using smart buttons incorporating IoT functions, without using automated machinery.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.219-227
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• 2020

스마트팩토리는 가장 빠르게 발전하고 변화하는 4차 산업혁명 분야 중 하나이다. 스마트팩토리에서 도입정도와 성숙도 수준 평가는 중요한 부분에 해당한다. 본 논문에서는 국내 스마트팩토리를 도입한 중소기업들을 대상으로 설문 조사를 진행한 데이터를 바탕으로 스마트팩토리 도입 현황과 새로운 성숙도 평가 모델 기반 군집분석을 진행하였다. 설문에 응한 스마트팩토리 도입 기업의 약 68% 기업들이 기초수준에 해당하였고, 21% 정도만이 중간1 수준이었다. 대다수 중소기업들이 중간1로 진입하지 못한 가장 큰 이유로 자금부족을 꼽았다. 군집분석 결과, 군집별 패턴은 유사하지만 정도의 차이에 따라 '상, 중, 하' 3개로 군집됨을 확인할 수 있었고, 6 도메인 중 프로세스가 상대적으로 성숙도가 가장 높았고, 데이터가 가장 낮은 수준을 보였다. 이를 통해 6개 도메인 기반 새로운 스마트팩토리 성숙도 평가 모델을 활용하여, 보다 구체적이고 정량적인 성숙도 수준 측정 및 분석이 가능함을 보였다.