• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1467-1482
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• 2017

최근 4차 산업혁명에 대한 관심이 증가하고 있다. 그 중 제조업 분야에서는 사이버 물리 시스템(CPS) 기술을 기반으로 제조의 모든 단계를 자동화, 지능화 시킨 스마트팩토리 도입이 확산되고 있는 추세이다. 스마트팩토리는 그 복잡도(Complexity)와 불확실성(Uncertainty)이 크기 때문에 예상치 못한 문제가 발생할 가능성이 높고 이는 제조 공정 중단이나 오작동, 기업의 중요 정보 유출로 이어질 수 있다. 스마트팩토리에 대한 위협을 분석하여 체계적인 관리를 수행할 필요성이 강조되고 있지만 아직 국내에서는 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 스마트팩토리의 전반적인 생산 공정 절차를 대상으로 Data Flow Diagram, STRIDE 위협 모델링 기법을 이용하여 체계적으로 위협을 식별한다. 그리고 Attack Tree를 이용해 위험을 분석하고 최종적으로 체크리스트를 도출한다. 도출된 체크리스트는 향후 스마트팩토리의 안전성 검사 및 보안 가이드라인 제작에 활용 가능한 정량적 데이터를 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.124-133
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• 2021

스마트팩토리는 공장 내 장비에 센서를 부착하여 각종 데이터를 실시간으로 수집, 분석 및 모니터링함으로써 스스로 공정을 제어 및 통제하는 미래형 공장이다. 스마트팩토리에서 장비의 상태 및 이력을 현장에서 실시간으로 조회 및 생성하는 것은 매우 중요한 일이며 다양한 스마트 기기의 등장은 이것을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 하고 있다. 본 논문은 실시간으로 장비의 상태 및 이력을 생성, 조회, 삭제 할 수 있는 다중장치 기반 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 공장이라는 특수한 환경을 고려하여 안드로이드 시스템과 스마트 글래스 시스템을 동시에 사용한다. 스마트 글래스 시스템은 장비 인식을 위해 QR코드를 이용하였으며 음성 인식 기능을 이용하여 보다 효율적인 작업환경을 제공한다. 다중장치기반 실시간 장비 모니터링을 위한 시스템 구조를 설계하였으며 안드로이드 시스템, 스마트 글래스 시스템 및 웹 애플리케이션 서버를 구현함으로써 실용성을 보이겠다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.803-804
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• 2016

독일의 'Industry 4.0'의 등장으로 제조 산업에 ICT를 융합하여 생산능력을 극대화하는 스마트 팩토리 구현과 관련한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 현재의 시스템은 장비의 임베디드 시스템에 선언된 데이터를 통해 설비를 제어하는 중간 수준의 스마트 팩토리에 머무르고 있다. 본 논문에서는 스마트 팩토리 구현을 위해 장비의 변수 정보를 D/B화하여 장비를 제어하는 IoT 기반의 장비 제어방법을 제안한다. 제안하는 방법은 장비 내에 설치된 모든 제어장치의 변수를 서버의 D/B table에서 호출하여 변수로 사용한다. 이러한 방법을 사용할 경우 적은 네트워크 자원으로도 다수의 장비를 보다 빠르게 제어할 수 있어 공장의 효율적인 운영이 가능할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2677-2682
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• 2015

스마트 팩토리는 생산공정, 물류관리, 서비스를 통합 관리하는 지능형 공장으로 ICT와 제조업이 융합되는 신산업의 핵심으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존 물류센터에서 구축, 활용되고 있는 물류관리시스템에 최근 부각되고 있는 ICT기술과 사물인터넷 기술을 융합하여 보다 스마트한 물류 추적 기능을 탑재한 스마트팩토리 물류관리시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 블루투스 4.0 기반 비콘 Tag의 신호강도 값을 근거로 이동경로 및 보관위치를 추적하여 제품의 생산에서부터 출고까지의 모는 과정을 효율적으로 관리 할 수 있다. 아울러, 탈부착 형태의 편리한 설치, 센서를 연동한 최적화 관리 등 다양한 공장 환경에 적용이 가능할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.780-790
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• 2015

식물공장의 필요성에 대한 시대적, 산업적 요구가 증가함에 따라 전 세계적으로 식물공장을 이용하여 다양한 작물을 재배하려는 연구가 이루어지고 있다. 그러나 대부분의 연구는 컨테이너 크기의 소형 식물공장 형태의 연구실을 대상으로 한 부분적인 기술에 국한되어 있으며, 경제적 효과를 확보하기 위한 대형 식물공장에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 수경인삼 식물공장의 사례를 통하여 ICT 기반의 스마트 팜 팩토리 시스템에 대한 연구를 진행하고자 한다. 스마트 팜 팩토리는 기존의 식물공장의 개념을 확장한 것으로 일부 환경정보를 수집하여 시설물을 제어 할 수 있는 기존의 식물공장 수준을 뛰어 넘어 식물 생육을 위한 정보의 수집과 시설의 운영 및 관리의 자동화가 가능하며, 수집된 정보를 이용하여 최적의 작물 생육을 위한 정보 분석과 이의 적용이 가능한 전사적인 식물공장 관리 시스템이다.

• 품질경영학회지
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• 제49권4호
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• pp.551-567
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• 2021

Purpose: The purpose of this paper is to present implications by analyzing research trends on smart factories by text analysis and visual analysis(Comprehensive/ Fields / Years-based) which are big data analyses, by collecting data based on previous studies on smart factories. Methods: For the collection of analysis data, deep learning was used in the integrated search on the Academic Research Information Service (www.riss.kr) to search for "SMART FACTORY" and "Smart Factory" as search terms, and the titles and Korean abstracts were scrapped out of the extracted paper and they are organize into EXCEL. For the final step, 739 papers derived were analyzed using the Rx64 4.0.2 program and Rstudio using text mining, one of the big data analysis techniques, and Word Cloud for visualization. Results: The results of this study are as follows; Smart factory research slowed down from 2005 to 2014, but until 2019, research increased rapidly. According to the analysis by fields, smart factories were studied in the order of engineering, social science, and complex science. There were many 'engineering' fields in the early stages of smart factories, and research was expanded to 'social science'. In particular, since 2015, it has been studied in various disciplines such as 'complex studies'. Overall, in keyword analysis, the keywords such as 'technology', 'data', and 'analysis' are most likely to appear, and it was analyzed that there were some differences by fields and years. Conclusion: Government support and expert support for smart factories should be activated, and researches on technology-based strategies are needed. In the future, it is necessary to take various approaches to smart factories. If researches are conducted in consideration of the environment or energy, it is judged that bigger implications can be presented.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권1호
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• pp.65-72
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• 2022

With the mark of the fourth industrial revolution, the smart factory is evolving into a new future manufacturing plant. As a human-machine-interactive tool, augmented reality (AR) helps workers acquire the proficiency needed in smart factories. The valuable data displayed on the AR device must be delivered intuitively to users. Current AR applications used in smart factories lack user movement calibration, and visual fiducial markers for position correction are detected only nearby. This paper demonstrates a marker-based object detection using perspective projection to adjust augmented content while maintaining the user's original perspective with displacement. A new angle, location, and scaling values for the AR content can be calculated by comparing equivalent marker positions in two images. Two experiments were conducted to verify the implementation of the algorithm and its practicality in the smart factory. The markers were well-detected in both experiments, and the applicability in smart factories was verified by presenting appropriate displacement values for AR contents according to various movements.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권4호
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• pp.109-121
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• 2020

As a decrease in labor became a serious issue in the manufacturing industry, smart factory technology, which combines IT and the manufacturing business, began to attract attention as a solution. In this study, we have designed and implemented a real-time remote management system for smart factories, which is connected to an IoT sensor and gateway, for plastic manufacturing plants. By implementing the REST API in which an IoT sensor and smart gateway can communicate, the system enabled the data measured from the IoT sensor and equipment status data to the real-time monitoring system through the gateway. Also, a web-based management dashboard enabled remote monitoring and control of the equipment and raw material processing status. A comparative analysis experiment was conducted on the suggested system for the difference in processing speed based on equipment and measurement data number change. The experiment confirmed that saving equipment measurement data using cache mechanisim offered faster processing speed. Through the result our works can provide the basic framework to factory which need implement remote management system.

• 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.