• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.697-706
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• 2021

본 연구는 대학교에서 수행하고 있는 많은 창업 지원들이 대학생들의 창업에 실제적으로 도움이 되는지를 파악해 보고 이를 토대로 전문대학이 학생 창업의 조력자로 어떤 역할을 수행해야 하는지 논의해 보는데 목적이 있다. 이를 위한 연구 방법으로 Y전문대학에서 제공하고 있는 창업 교육 및 지원 프로그램을 활용하여 창업을 희망했던 패션산업과 학생 7인을 대상으로 질적 연구를 수행하였다. 연구 결과 첫째, 연구 참가자들은 창업과 창업 프로그램을 병행하는 것과 행정적 비효율성을 언급하였다. 창업의 성공 요인으로는 수업시간부터 단계별로 아이디어를 구체화하고 대학에서 제공하는 각종 지원을 잘 이용했기 때문이라고 답했으며 창업 실패의 요인으로 창업 프로그램 지원동기부터 자금조달이나 지역적인 한계도 드러났다. 둘째, 대학생 창업콘텐츠 육성을 위해 전문대학교의 역할에 대한 함의점은 대학에서 운영하는 창업 프로그램에 대한 체계적인 계획과 안내, 간결한 행정적 절차, 다양한 창업 아이템에 맞는 멘토 구성, 테스트 마켓 확보, 창업을 준비하는 학생들이 함께 할 수 있는 '활동의 공유오피스' 같은 개념이 요구된다고 할 수 있다. 본 연구는 전문대학 내 창업 교육 및 지원 전반을 경험한 학생들의 창업 준비 과정을 관찰함으로써 전반적인 지원 실태를 분석하고 창업과 관련해 전문대학이 어떤 역할을 해야 하는지 제시하여 이를 토대로 창업지원계획 수립에 도움이 될 수 있다는 점에서 의미를 찾을 수 있으나 특정 학과의 사례에 국한된 것이 그 한계이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.21-30
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• 2021

기존 건설업은 타 산업 분야에 비해 생산성이 낮은 산업에 분류된다. 건설업의 생산성 저하를 해결하고자 전 세계적으로 기존 건설 방식보다 약 40% 생산성이 높은 오프사이트 건설(Off-Site Construction; OSC)에 집중하고 있다. 이러한 높은 생산성이 가능한 이유는 공장에서의 부재를 생산, 현장으로의 운반, 현장 조립 3단계를 연속적인 흐름으로 일관되게 유지하기 때문에 가능하다. 본 연구는 문헌고찰, 1차 사전 현장답사, 2차 온라인 설문, 3차 전문가 심층인터뷰를 통해서 기능조사를 수행하였다. 조사된 기능의 항목들을 편의성, 유연성, 관리 용이성, 의사소통, 안전성 5가지로 분류하였으며, 해당 기능특성에서는 유연성, 관리 용이성, 의사소통이 높은 점수를 나타내었다. 이는 건설현장의 공사 진행에 따른 변화, 공장의 생산일정, 운반 소요시간과 같은 다양성으로 인해 유연성, 관리 용이성, 의사소통이 중요한 기능특성으로 반환된 것으로 판단된다. 마지막으로 설문 조사된 기능 점수 결과에서 평균 점수 4점 이상에 해당된 기능 15개를 바탕으로 Functional Block Diagram을 구성하였다. 본 연구를 통해 OSC 운반 시스템이 구축된다면 성공적인 건설 OSC 프로젝트에 기여하고, 생산성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제12권3호
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• pp.5-12
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• 2011

본 연구는 국내에서 사용되고 있는 대표적인 파형강판 단면에 대하여 구조적 성능을 검토해 본 후, 현재 국내 제강업체에서 생산 가능한 최대 강판 폭을 고려한 최적 형상의 파형강판 단면을 제안하였다. 파형강판 단면의 검토에는 AISI(1986)를 사용하여 강판의 전단력과 모멘트를 고려하여 최적 단면의 역학적 한계를 정하였고, 성형성과 형상, 성형 후의 강판의 폭과 성형 전의 강판의 폭의 비율을 고려하여 기하학적 한계를 정하였다. 기존 파형강판에 본 연구에서 개발한 최적단면 탐색 알고리즘을 적용하여 강판의 성능을 검토 해본 결과, 굽힘반지름이 76mm이고, 내부굽힘각이 $50^{\circ}$ 부근에서 허용하중과 단면이차모멘트가 가장 큰 값을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 또한 현재 국내의 강판 제작성을 고려하여 강판폭 1,550mm, 길이 4,700mm의 SS490 강재를 사용하여 최적 단면 탐색 알고리즘을 적용한 결과, 기존 파형강판보다 두 배 이상의 성능을 발휘할 수 있는 새로운 단면들을 개발하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제12권5호
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• pp.51-57
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• 2011

일반적으로 레미콘(ready-mixed concrete(RMC))은 시간이 경과하면 굳게 되므로 드럼내부의 잔류 콘크리트를 세척해야만 한다. 이에 따라 발생하게 되는 레미콘 세척수는 일반 토양에 그대로 방류하게 될 경우 강한 알칼리성분과 중금속에 의한 수질오염으로 생태계에 영향을 미치게 된다. 레미콘 공장에서 세척수로 사용되는 물의 약 10~15%가 토양이나 하천으로 방류되고 있으나 이로 인한 구체적인 토양오염 보고는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 전국 레미콘공장의 세척수를 채취 분석하고 이를 여러가지 투수성을 가진 토양에 침투시켰을 때 토양에 잔류하는 중금속 성분과 pH성분을 분석하였다. 실험에 사용된 시료는 풍화토와 각각 입경이 다른 모래를 사용하였으며, 일정한 층 두께를 유지하고 24시간 동안 침투시켰다. 세척수는 침전 처리 전(슬러지수)과 침전처리 후(상등수)로 나누어 토양에 침투시켰으며, 슬러지수를 토양에 침투시킨 결과 Cu와 Mn, Fe, Zn이 23~90% 이상 잔류하는 것으로 나타났다. 그러나 침전 처리를 거친 상등수는 풍화토에서만 Cu와 Mn이 60%이상 잔류하는 것으로 분석되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.104-112
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• 2021

프로세스 산업 군에 속하는 압출 공정에서도 스마트팩토리 구축의 필요성은 증가하고 있다. 그러나 대부분의 압출 생산 현장에서는 생산방식이 연속적이며, 데이터의 속성이 비정형적이므로 데이터 처리의 어려움을 겪고 있다. 많은 중소기업 공장에서는 데이터 수집을 위해 수기 기록을 주로 하고, 바코드를 많이 활용하고 있다. 생산에 관련된 데이터를 종이양식에 수기 기록하게 되면 별도의 EXCEL프로그램 등에 다시 기록해야 하는 이중 작업을 할 수 밖에 없는 단점이 있다. 바코드는 주로 재고관리에 활용하고 있으며 프린팅을 위한 유지보수 비용이 요구된다. 또한 설치를 완료하면 변경이 어려워 활용성이 낮다고 할 수 있다. 이를 해결하기 위해 데이터의 수기입력이 아닌 NFC 센서를 활용한 방법론을 제시하였다. 이를 가능하게하기 위해 공장 내에 인터넷이 가능하도록 무선 네트워크 환경을 구축하였고 생산 공정프로세스를 분석하고 이를 기반으로 관계형 데이터베이스를 구축하였다. 비접촉 근거리 통신방식(NFC: Near Field Communication, 이하 NFC)을 통한 생산 실적 자료 입력 방법을 연구하였고, EXCEL 프로그램의 피벗 기능을 사용하여 제품 생산 시 발생할 수 있는 품질문제에 대해 쉽고 빠르게 분석하여 원인을 파악하고 조치할 수 있게 하는 분석방법을 구현하였다. 결과적으로 NFC 기능을 활용한 데이터 입력이 자동화되었으며, 작업자의 데이터 처리 시간 감소라는 정량적 효과를 얻게 되었다. 또한 입력된 데이터를 활용하여 품질 문제로 인한 Bottleneck이 개선된 사례를 제시하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.85-91
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• 2021

방위사업청은 2012년부터 군수품의 우수한 기술력과 품질을 인증하기 위해 DQ마크(Defense Quality Mark) 인증제도를 운영하고 있다. 하지만, 현행 DQ마크 인증제도는 소프트웨어(Software, SW) 단독 제품의 품질을 검증할 수 없어 소프트웨어 제품에 직접 DQ마크 인증을 부여하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문은 DQ마크 인증제도에서 소프트웨어 제품의 품질을 검증할 방안을 찾기 위해 DQ마크 인증제도의 인증심사 절차와 국내·외 소프트웨어 품질평가, 인증 표준을 분석하였다. 그 중 국제표준인 ISO/IEC 25000 시리즈를 따르는 GS(Good Soft) 인증제도를 DQ마크 인증제도에 적용하는 방안을 개선방안으로 제시하여 DQ마크 인증제도에서 소프트웨어 제품의 품질을 검증하여 인증을 부여할 수 있도록 인증범위의 확대를 꾀하였다. 본 논문은 DQ마크 인증제도에 GS인증제도를 도입함으로써 시스템 소프트웨어 단독 제품에 대해 DQ마크 인증을 부여할 수 있도록 기존 인증절차에서 소프트웨어 제품 품질 평가에 불필요한 절차인 공장심사의 생략과 제품심사에 GS 인증서를 제출받아 검증하는 개선된 절차를 제안했고, 부여받은 DQ마크를 활용한 방산수출의 증대와 GS인증을 통한 국방 분야 소프트웨어 제품의 품질향상을 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.888-895
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• 2020

건설산업에서 근로시간 및 인력 수급의 변화로 탈 현장 공장기반 건설(OSC : Off Site Construction)형태의 생산방식이 주목받고 있다. 과거 1991년에 PC(Precast Concrete) 공동주택의 보급 및 확대 정책이 있었지만, PC 공동 주택은 품질문제 등으로 중단된 후 현재까지 활성화되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 공동주택 부문에 OSC 기반 PC 적용을 활성화하기 위한 정책과제를 분석하고 전문가 심층 면접조사(FGI : Focused Group Interview)를 실시하여 정책 방향을 도출하고자 하였다. 과거 정책 벤치마킹을 통해 공공부문 우선 적용을 통한 PC 공동주택 물량제공, 공공택지 우선공급, 용적률 우대, 자금지원, 세제지원, 업역 구조개선, 발주방식 개선, 공장인증시스템, 전문인력 양성 등 9개 정책과제를 도출하고 FGI를 실시한 결과로 얻은 시사점은 다음과 같다. 첫째, PC 공동주택 활성화를 위해서는 공공부분의 선도적인 노력이 필요하다. 둘째, 업역의 개편이나 새로운 발주방식의 도입보다는 협업 강화를 유도하는 정책방향이 바람직하다. 셋째, 적정공사비와 품질확보를 위한 제도적 토대 위에서 PC 활성화가 추진되어야 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.59-66
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• 2021

인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.36-42
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• 2021

최근 4차 산업혁명으로 인해 제조업계에서는 제조업의 인공지능을 접목시켜 효율성을 극대화하는 스마트 팩토리 붐이 일어나고 있다. 특히 자동차 부품 제조 및 생산에 널리 적용되어 불량을 낮추는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 머신러닝을 통한 불량예측을 시트 폼 발포공정에 접목시켜 발포공정의 효율성을 극대화하는 연구를 진행하였다. 자동차 시트폼 에서 주로 사용되는 폴리우레탄 폼(polyurethane foam)은 폴리올(polyol, 이하 POL)과 이소시아네이트(isocyanate, 이하 ISO)를 혼합 및 발포하는 공정으로 제조되며, 각 원료의 혼합비율과 온도의 변화에 따라 제품의 특성이 변화한다. 이에 본 연구에서는 발포공정에서 수집되는 인자별 데이터값을 머신러닝에 적용하여 불량을 예측하고자 한다. 머신러닝에 사용되는 알고리즘으로는 의사결정트리, kNN, 앙상블 알고리즘을 사용하였으며 학습은 5,147개의 데이터를 사용하였으며, 학습된 결과를 1,000개의 검증용 데이터에 적용한 결과, 세 알고리즘 중 앙상블 알고리즘에서 최대 98.5 %의 정확도를 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 발포공정에서 실시간으로 수집되는 데이터를 통해 현재 생산되는 부품의 불량 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 각 인자를 조절하여 불량률을 개선할 수 있음을 짐작할 수 있다고 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.834-841
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• 2022

최근 스마트팩토리와 인공지능 기술의 수요 증가로 인해 다양한 분야에서 인공지능 기술을 적용하는 연구가 진행되고 있다. 결함 검사 분야에서도 인공지능 알고리즘을 도입하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히, 금속 외관의 결함을 검출하는 연구는 다른 소재(목재, 플라스틱, 섬유 등)의 결함을 검출하는 연구에 비해 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법(서포터 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 결정 트리(Decesion Tree))과 차원 축소 알고리즘(주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis), 오토인코더(AutoEncoder))의 9가지 조합과 2가지 합성곱신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기법(자체 알고리즘, ResNet)의 금속 외관의 결함 분류 성능 및 속도를 비교하고 분석하는 연구를 수행하고자 한다. 두 종류의 학습 데이터셋((i) 공용 데이터셋(Public Dataset), (ii) 실측 데이터셋(Actual Dataset))에 대한 실험을 통해 각 데이터셋에 대한 성능 및 속도를 비교 분석하고, 가장 효율적인 알고리즘을 찾아낸다.