• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2434-2454
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• 2021

This paper developed the software testing factory-cloud testing platform (STF-CTP) to address the software compatible issues in various smart devices. Software developers who only require uploading the application under test (AUT) and test script can test plenty of smart devices in STF-CTP. The challenge for the cloud test platform is how to optimize the resource and increase the performance in the limited resource. This paper proposed a new scheduling mechanism and a new process of the system operation which is based on the OpenStack platform. We decrease about 40% memory usage of OpenStack server, increase 3% to 10% Android device usage of STF-CTP, enhance about 80% test job throughput and reduces about 40% test job average waiting time.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.591-592
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• 2023

본 논문에서는 다양한 시장 요구사항에 따른 공간적 효율성과 유연한 관리 시스템이 내장된 스마트 적재창고를 제안한다. 적재창고는 공간 활동의 최적화를 요구하는 동시에 높은 수준의 비용 효율성을 갖추어야 한다. 그리고 자동화된 애플리케이션이 기존 창고 및 공급만 운영보다 중요하며 스마트 팩초리와 연계하여 부품 재고파악과 입출고를 효율적으로 담당해야 한다. 본 논문에서는 수직강성을 최대 300kg를 견딜 수 있는 수직형 자동적재창고를 구현한다. 연구의 결과는 스마트팩토리 등의 자동화 장비 구축을 통한 생산성 향상에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권5호
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• pp.14-25
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• 2019

As the Internet of Things, artificial intelligence and big data have received a lot of attention as key growth engines in the era of the fourth industrial revolution, data acquisition and utilization in mobile, automotive, robotics, manufacturing, agriculture, health care and national defense are becoming more important. Due to numerous data-based industrial changes, demand for sensor technologies is exploding, especially for intelligent sensor technologies that combine control, judgement, storage and communication functions with the sensors's own functions. Intelligent sensor technology can be defined as a convergence component technology that combines intelligent sensor units, intelligent algorithms, modules with signal processing circuits, and integrated plaform technologies. Intelligent sensor technology, which can be applied to variety of smart IT convergence services such as smart devices, smart homes, smart cars, smart factory, smart cities, and others, is evolving towards intelligent and convergence technologies that produce new high-value information through recognition, reasoning, and judgement based on artificial intelligence. As a result, development of intelligent sensor units is accelerating with strategies for miniaturization, low-power consumption and convergence, new form factor such as flexible and stretchable form, and integration of high-resolution sensor arrays. In the future, these intelligent sensor technologies will lead explosive sensor industries in the era of data-based artificial intelligence and will greatly contribute to enhancing nation's competitiveness in the global sensor market. In this report, we analyze and summarize the recent trends in intelligent sensor technologies, especially those for four core technologies.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.329-331
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• 2018

본 논문은 나사 가공을 위한 원재료 공급부터 시작해서 선반 머신으로 가공되어 제품의 불량 여부에 대한 검수를 스마트팩토리 기술이 도입된 로봇이 자동으로 조립 및 분해 작업을 통해 검수를 해주는 모니터링 시스템에 대해 제안하였다. 생산 지시 수량과 생산 지시에 따른 완료 체크는 변위센서로 원재료 입고 여부에 따른 생산 현황을 체크하였고 가공된 Female, male 의 피치, 외형 검사를 진행하여 OK, NG 판별을 한다. 로봇시스템에서는 원자재 적재, 반출, 파레트 이송 및 전반적인 공정에 개입하며, 유기적으로 구동될 수 있도록 중계역할을 하였고 나사 가공품에 대한 위치 정보는 비접촉 무선 태그를 활용하여 위치 정보를 수집하였고 Energy Saving System으로 장비 생산 효율성 및 가동율에 대해 체크하였다. 환경센서는 공조환경 데이터(온도, 습도)를 수집하여 정확한 온도 및 습도 측정 하여, 제품 가공 품질 영향 체크 제품의 구동 위험 수준 환경(과열, 다습)에 대해 관리 감시하였고 CNC 및 로봇모듈에 대한 제어는 PLC로 하여 이기종 시스템 통합 운영하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.15-31
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• 2023

In this study, we propose a novel approach to analyze big data related to patents in the field of smart factories, utilizing the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling method and the generative artificial intelligence technology, ChatGPT. Our method includes extracting valuable insights from a large data-set of associated patents using LDA to identify latent topics and their corresponding patent documents. Additionally, we validate the suitability of the topics generated using generative AI technology and review the results with domain experts. We also employ the powerful big data analysis tool, KNIME, to preprocess and visualize the patent data, facilitating a better understanding of the global patent landscape and enabling a comparative analysis with the domestic patent environment. In order to explore quantitative and qualitative comparative advantages at this juncture, we have selected six indicators for conducting a quantitative analysis. Consequently, our approach allows us to explore the distinctive characteristics and investment directions of individual countries in the context of research and development and commercialization, based on a global-scale patent analysis in the field of smart factories. We anticipate that our findings, based on the analysis of global patent data in the field of smart factories, will serve as vital guidance for determining individual countries' directions in research and development investment. Furthermore, we propose a novel utilization of GhatGPT as a tool for validating the suitability of selected topics for policy makers who must choose topics across various scientific and technological domains.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권1호
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• pp.143-150
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• 2020

To enhance the effectiveness of the FMS (flexible manufacturing system), it is necessary for the manufacturing control system to be upgraded by integrating the cyber and the physical manufacturing systems. Using the CPPS (Cyber-Physical Production System) concept, this study proposes a 4-stage vertical integration and control framework for an aircraft parts manufacturing plant. In the proposed framework, the process controller prepares the operations schedule for processing work orders generated from the APS (advanced planning & scheduling) system. The scheduled operations and the related control commands are assigned to equipments by the dispatcher of the line controller. The line monitor is responsible for monitoring the overall status of the FMS including work orders and equipments. Finally the process monitor uses the simulation model to check the performance of the production plan using real time plant status data. The W-FMCS (Wing rib-Flexible Manufacturing Control & Simulation) are developed to implement the proposed 4-stage CPPS based FMS control architecture. The effectiveness of the proposed control architecture is examined by the real plant's operational data such as utilization and throughput. The performance improvement examined shows the usefulness of the framework in managing the smart factory's operation by providing a practical approach to integrate cyber and physical production systems.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.48-54
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• 2018

4차 산업시대와 함께 스마트 팩토리가 대두되고 있으며, 다품종 소량생산 시대를 맞이하여 무인 운반차는 작업공간에서 물건을 운반하고 정리하는 무인 운반차의 활용도가 빠르게 증대하고 있다. 기존의 무인 운반차는 실내 위치인식 및 이동을 위해 유도선 방식, 위치기반 방식을 사용하여 자신의 위치를 검출하였고 이러한 방법은 초기 고비용 및 유지/관리 보수의 단점이 있었다. 본 논문에서는 단점을 해결하고자 물류창고의 White LED 마커를 이용하여 위치 데이터와 White LED 마커 인식 이미지 데이터를 활용하여 칼만 필터를 통해 무인 운반차의 직전경로를 예측함에 하는 방안에 대해 검증하였다. 이를 통해 격자구조에서 대부분을 차지하는 직선 이동에 대한 신뢰성을 확보하였다. 또한 추가적인 위치 센서에 대한 의존도 또한 줄일 수 있을 것이라 예상된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.230-238
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• 2023

식품제조 중소기업들은 원물 투입부터 최종 팔렛타이징까지 대부분 노동집약적이고 수작업으로 구성되어 있다. 최근 로봇과 센서 데이터 기술요소 적용으로 스마트화 디지털화로 변화하는 추세이다. 본 연구에서는 식품제조기업에서 적용 설비 역량보다 작업자가 속도를 따라가지 못하는 반복작업 공정 2가지를 선정하였으며, 이를 3D 시뮬레이션을 활용하여 개선 효과성을 규명하고자 한다. 꼬치 조립 후 작업자들이 계량 후 포장하는 공정과 무작위로 공급되는 냉동식품류를 계량-내·외포장-팔렛타이징 일괄 수작업 공정 2개를 선정하였다. 가동률, 생산량, 투입 작업자 수를 검증 지표로 선정하였다. 3D 개선 공정 시뮬레이션 결과 생산량은 각각 기존보다 13.5%, 56.8% 증가했으며, 특히 팔렛타이징 로봇 적용 공정에서 높은 효과성을 보였다. 두 공정 모두 가동률과 투입인력 수는 감소함에 따라 작업자에게 피로도가 높은 공정을 로봇으로 대체 적용할 수 있어 작업 과부하를 개선할 수 있는 결과를 나타냈다. 본 연구 결과를 바탕으로 3D 시뮬레이션을 활용하여 식품계량 및 포정 공정에 로봇을 도입함으로써 개선된 공정의 성능을 정량적으로 사전 검증의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.21-29
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• 2018

4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 스마트 팩토리의 개념이 대두되면서 설비가동률과 생산성에 악영향을 미치는 설비 오류의 발생을 데이터 분석 기법을 통해 예측하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 데이터 분석 기법을 활용하여 설비 오류를 예측하기 위해서는 설비 오류가 발생한 상황과 설비 오류 유형을 명시한 데이터인 설비 오류 이력이 필요하다. 하지만 많은 제조 현장에서는 설비 오류 유형이 정확하게 정의/분류가 되지 않아 설비를 운영하는 작업자가 자신의 경험적 판단에 의거하여 정형화되지 않은 텍스트의 형태로 설비 오류 유형을 작성하고, 이에 따라 데이터 분석 기법의 적용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 수기로 작성된 설비 오류 이력을 활용하여 설비 오류 유형을 파악하고 구조화하기 위한 구절 네트워크 구축 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로, 단어를 쓰임새에 따라 분류한 용도 딕셔너리를 활용하여 비정형의 텍스트 데이터로부터 설비 오류 유형을 의미하는 구절을 추출하고, 추출된 구절 간의 유사도를 계산하여 네트워크를 구축한다. 제안하는 방법의 성능을 실제 제조 기업의 설비 오류 이력 데이터를 활용하여 검증하였으며, 본 연구의 결과는 텍스트 데이터에 기반한 설비 오류 유형 구조화와 나아가서는 설비 오류 발생 예측에 이용할 수 있을 것을 기대한다.