• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.553-554
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• 2018

공급사슬 관리(SCM) 는 흔히 원재료가 완제품으로 되기 까지 다시 말하면 공급자에서 소비자로 전달되는 전체적인 절차(부품조달, 생산계획, 납품, 재고관리등)를 주로 통칭한다. 기본적으로 전통적인 공급사슬 관리는 비용 절감과 효율성에 주로 목적을 두고 있다. 하지만 비용절감과 효율성에만 목적을 두다 보니 신뢰성 확보가 상대적으로 부족하여 4차 산업의 중심이 Smart Factory 에 그대로 적용 하기에는 다소 무리가 있다. 본 논문 에서는 전통적인 공급사슬 관리 에 사물인터넷을 더하여 각 요소들을 자동 제어 하고 블록 체인을 이용하여 보안 또한 만족할 수 있는 형태의 공급사슬관리망 을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.55-60
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• 2021

스마트 팩토리화가 진행됨에 따라 자동화 설비 및 로봇의 활용이 늘어나고 있다. 또한 IT 기술의 발달로 음성인식을 활용한 시스템의 활용도도 올라가고 있다. 음성인식 기술은 스마트홈과 각종 IoT 기술에서 두각을 나타내고 있는 기술이지만 공장의 특수성으로 공장에 적용되기 힘든 상황에 있다. 따라서 본 연구에서는 제조 현장의 상황을 고려한 음성인식 기술을 활용하여 산업용 다관절 로봇을 제어하는 방법을 설계하였다. 모바일을 통해 로봇 조작을 위한 음성명령을입력 받은 후 네트워크 프로토콜 변환 및 명령어 변환 과정을 거쳐 로봇을 제어할 수 있음을 확인하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권1호
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• pp.127-136
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• 2022

대학은 학생들이 전공 관련 직무역량을 갖추고 졸업할 수 있도록 교과 및 비교과에서의 경험 학습을 제공해야 하며, 경험 학습에는 교내에서 수행하는 캡스톤디자인과 산업체에서 수행하는 현장실습 등이 있다. 특히 2021년 하반기부터 도입된 표준현장실습제도의 시행으로 산업체의 단기(4주) 및 중기현장실습(8주) 참여 감소현상은 학생들이 실무경험을 쌓을 기회를 더욱 더 어렵게 만들고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기업의 애로기술을 해결하는 캡스톤디자인과 현장실습을 결합한 산업체 참여형 캡스톤디자인과 현장실습 연계 모형을 제안한다. 참여 학생들은 캡스톤디자인 과정에서 기업애로기술의 해결책을 찾고 현장실습기간 동안 해결책에 대한 시제품제작을 진행한다. 어려운 난제가 있을 경우 전담 교수의 도움으로 해결하는 연계 모형이 경북 Y대 전자공학과 사례의 운영을 통해 대학과 산업체가 상생하는 산학협력 교육의 하나의 좋은 모형이라고 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.237-244
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• 2018

중소기업 제조공장의 스마트팩토리 수준이 현재에는 기초 수준으로 창고를 관리하기 위해 재고 입출입에 따른 정확한 재고량을 파악하는 시스템이 부족하다. 또한 근로자 수작업과 경험에 의한 생산방식으로 데이터 손실로 정확한 자재를 관리하기 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 근로자의 재고 파악을 위한 수작업을 최소화하며 자동화를 향상시키기 위해 재고량 자동 수집을 진행한다. 본 논문에서는 IoT기반의 자율이동모듈을 이용한 스마트 창고관리 시스템으로 자율이동모듈이 창고를 이동하면서 재고 보관함의 데이터를 수집한다. 이는 해당 보관함의 자재들 파악하기 위해 카메라 모듈이 비전처리 방식 통해 재고보관함의 네임텍을 인지한다. 인지한 문자화 처리 결과가 일치할 때 센서에 의해 측정된 데이터가 서버로 전달되고 데이터를 처리하여 데이터베이스에 저장한다. 저장된 데이터는 관리자용 웹 기반 모니터링 환경에서 실시간 재고량을 파악할 수 있다. 이를 통해 수작업을 줄이고 자동화된 재고관리시스템의 효과를 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.870-882
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• 2020

It is that failure of equipment at the factory site causes personal injury and property damage. We are required a real-time monitoring and risk forecasting techniques to prevent for equipment failure. In this paper, we proposed a 3-phase smart plug and real-time monitoring system that can be used in factories, and collected environmental information and power information using a smart plug to analyze the data. In order to analyze the correlation between the risk situation and the collected data, we predicted the risk situation using Linear Regression, SVM, and ANN algorithms. As a result, the SVM and ANN algorithms obtained high predictive accuracy and developed a mobile app that could use it to check the risk forecast results.

• 대한안전경영과학회지
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• 제23권4호
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• pp.83-92
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• 2021

The construction of smart factories for government SMEs is not easy due to the lack of professional manpower. The use of retired professionals is a way to solve the problem to some extent and to solve the job problem of seniors by effectively utilizing social assets. This study examines the effectiveness of using Meister based on a survey of 195 companies participating in the Smart Meister Support Program. As a result, the better pre-participation readiness and the better management and coordination of change during the participation, the more significant influence was on Meister's ability development and corporate performance. In particular, it was confirmed that Meister's competence plays a role in both 'pre-participation readiness and business performance' and 'between change management during participation and business performance'. In order to improve the performance of the smart meister business in the future, it is necessary to proactively promote the purpose and purpose of the business targeting companies that wish to participate in the business. In addition, it was found that it is necessary to support the development of change management in order to minimize the resistance to innovation during the project. It will be possible to enhance social competitiveness by resolving senior jobs and strengthening the competitiveness of SMEs by discovering and utilizing Meister, who is an expert among retirees.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1525-1530
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• 2021

스마트 공장의 생산 계획 및 제조 데이터를 이용하여 AI 기반의 효율적인 재고 관리 및 물류 최적화 기술을 적용하면 해당 제조 기업의 생산성 향상과 고객 만족도 향상을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 공장의 생산 공정에서부터 데이터를 수집하여 클라우드에 저장하고, 여기에 저장된 제조 데이터를 활용하여 추후 AI 기반의 공급망 최적화 기술을 적용할 수 있는 시스템을 제안하였다. 기존 시스템의 경우는 대략 10종~20종 정도의 데이터 타입을 지원했다면, 제안 시스템은 100종 이상의 데이터 타입을 지원하도록 설계 및 개발된다. 또한 수집 주기의 경우는 매 초당 1~2회의 데이터를 수집할 수 있도록 지원하며, TB 단위의 데이터 수집이 가능하다. 따라서 본 시스템은 자동화된 데이터 수집 체계를 갖추고 있는 스마트 공장 외에 기존의 전통 제조 현장에도 적용할 수 있도록 고안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.733-739
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• 2019

수위측정은 스마트 공장(Smart Factory), 스마트 농장(Smart Farm), 스마트 양식장(Smart Fish Farm) 등 IoT 모니터링 분야에서 활용도가 높다. 그러나 기존의 수위측정 방식은 복잡한 알고리즘과 고가의 센서 위주로 상품성과 산업현장 적용성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 비접촉식 스마트센서인 적외선 거리 센서와 홀센서 기반 수위측정 방법을 각각 제안하였다. 센서의 고감도로 인해 발생하는 데이터 오류는 간단한 구조도입을 통해 해결함으로써 범용성을 높였다. 구현된 수위측정 방법은 성능평가 실험을 통해 그 유효성이 검증되었다. 본 연구를 통해 개발된 센서는 IoT 기술 기반 범용성 수위측정 모니터링 시스템으로 확장될 수 있을 것으로 기대한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권3호
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• pp.1-17
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• 2022

The purpose of this study is to suggest a plan to improve the level of acceptance of related technologies and the transition to smart factories of small and medium-sized manufacturing enterprises by using 'technology readiness' and 'integrated technology acceptance model'. To this end, the research hypothesis was verified by collecting questionnaire data from 130 small and medium-sized manufacturing companies in Korea and conducting path analysis. First, optimism affects performance expectations, social influence, and facilitation conditions, innovation affects performance expectations, effort expectations, and social influence, discomfort affects performance expectations, social influence, and facilitation conditions, and anxiety affects effort expectations, social influence and facilitation conditions. has been proven to affect Finally, performance expectations, effort expectations, social influence, and facilitation conditions were verified to have a significant positive effect on the intention to accept technology.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1142-1147
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• 2016

최근 다양한 분야에 걸쳐 ICT 기술을 융합하여 지능적인 서비스를 제공하는 IoT에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 독일의 'Industry 4.0'의 등장으로 제조 산업에 ICT를 융합하여 생산능력을 극대화 하는 industrial IoT의 중요성이 강조되고 있다. 이에 국내에서도 industrial IoT의 근간이 되는 스마트 팩토리 보급을 위한 다양한 노력이 진행 중이다. 그러나 현재의 스마트 팩토리 시스템은 장비의 임베디드 시스템에 선언된 데이터를 통해 설비를 제어하며, 다수의 설비가 배치되어 있는 환경에 대처하기 어렵다. 본 논문에서는 industrial IoT를 위해 장비의 변수 정보를 DB화하여 장비를 제어하는 데이터베이스 접근 기반 장비 제어 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 다양한 변수가 존재하는 사출 시스템에 적용하여 데이터베이스의 수정으로 다수의 장비를 제어하는데 효율적임을 확인하였다.