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.
In the fourth industrial revolution era, various commercial smart platforms for smart system implementation are being developed and serviced. However, since most of the smart platforms have been developed for general purposes, they are difficult to apply / utilize because they cannot satisfy the requirements of real-time data management, data visualization and data storage of smart factory system. In this paper, we implemented an open source based smart manufacturing big data platform that can manage highly efficient / reliable data integration for the diagnosis diagnostic system of manufacturing robots.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.103-110
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2022
In the era of the 4th Industrial Revolution, smart technology being considered to improve productivity breakthroughs is in the spotlight as a means to replace traditional construction technology in the construction industry. However, various problems are occurring in construction sites using smart technology and causing negative impacts on construction projects. Therefore, the objective of this study is to identify risk factors that occur when smart technologies are used in construction projects. To achieve this purpose, this study investigated the difficulties at construction projects using smart technology, and risk factors were derived based on site surveys and literature. The risk factors were measured by experts, and then a total of 19 risk factors was derived by exploratory factor analysis. As a result, risks were classified as 5 factors, the institutional factor is the most difficult response, and the government needs anticipative system improvement and a long-term plan. The research findings provide practical implications for construction experts trying to apply smart technology in construction sites and construction policy-makers to revitalize smart technology.
Purpose: The concept of quality is changing in the quality 4.0 era with the fourth industrial revolution in the world. This research aims to understand the characteristics of well-adapted companies against the quality 4.0 era and to improve the quality of clothing companies. Methods: We analyzed companies that responded well to the quality 4.0 era, especially Kutesmart using Quality 4.0 Matrix. We focused on the service process of Kutesmart and we suggested modified service process to improve quality. We also interviewed an expert to verify this process is valid. Results: We found that two types are classified of well-adapted companies against the quality 4.0 era. Especially, Kutesmart has built a smart factory and introduced new technologies like 3D scanner and big data analysis. However, Kutesmart has a weakness in post-purchase process like other clothing companies. Kutesmart could solve this problem with modular production method for damaged part of customer. Conclusion: This research can be used for better understanding of the characteristics of well-adapted companies against the quality 4.0 era and service process of Kutesmart that is custom clothing company for providing information for benchmarking in this industry. This study suggests that further empirical researches on the costs and the efficiencies of applying the new technologies are necessary.
The $4^{th}$ industrial revolution refers to an era where machines capable of outperforming humans are created. In light of the 4th industrial revolution, university students are demanded problem solving abilities, critical thinking abilities, and problem discovering abilities as general and basic abilities. The need for changes in the university level communication education for engineering students remains imperative in this constantly changing social environment. The era where education is conducted only in classrooms is over. This paper discusses the need for diversified education such as the integration of online and offline education, the reinforcement of learning outside of the classroom as well as an education model that transcends formal and informal education such as games and activities that induce self-learning, both intentional and non-intentional learning, and the utilization of mass media and social networking systems. Through providing an education model that assesses and utilizes the data gained from the learning process provided above, this paper widens the perception of future education methods in the 4th industrial revolution.
This research points out the necessity of customized communication education for engineering students in the era of the Fourth Industrial Revolution. This paper also points out such problems of current communication education as presentation and discussion-focused 'Public Speech' exercises, absence of interests about social issues, and lack of interactive communication learning. In general, as the characteristics of their major education, engineering students are not aggressive in self-questioning and active communication rather than their sensitive reaction to the changes of the new era. Considering these characteristics of engineering students, this research emphasizes that future communication education should be deployed from the major-focused thinking to the development of convergent thinking, from the problem-solving to the problem-finding, and from the contentious thinking to the cooperative thinking. In addition, as a class design reflecting future trends, this research emphasizes, firstly the development of cooperative communication education model, secondly active utilization of SMART technology, and lastly the importance of customized-coaching for each student considering their own characteristics and requirements.
Purpose: The purpose of this study is to support SMEs' introduction of smart factories during the $4^{th}$ Industrial Revolution era. Through this study, we developed the readiness assessment framework for SMEs. This study draws practical implications for improving the readiness of SMEs to introduce smart factories. Methods: Readiness Assessment Framework Design method, Case Studies Analysis Results: This study identified SMEs suitable for smart factories and identified key issues for nonconforming companies. And the diagnostic framework has been determined whether it works in a real-life SME environment. Conclusion: In order to succeed in the smart factory deployment, readiness assessment for SMEs should be performed as necessary. Prior to the introduction of smart factories, quality innovation activities should be carried out according to factory level.
최근 들어 본격적으로 스마트 사회가 시작되고 유비쿼터스 시대로 진입하는 등 정보통신기술의 급격한 변화에 따른 새로운 패러다임의 도래는 지역의 도시행정공간정보화 측면에서 주목할 만한 전환점이 되고 있다. 따라서 본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오 플래닝 방법론을 적용하여 부산지역의 선도적인 글로벌 스마트 도시를 꿈꾸고 있는 부산 센텀시티의 도시정보화에 대한 바람직한 미래상을 도출하였다. 곧 더욱 진화될 스마트 사회와 유비쿼터스 시대에 합당한 부산 센텀시티의 상대적 미래우위전략을 찾고자, 메터데이터로서 행정공간정보화된 정보의 활용 측면을 제안하였으며, 부산 센텀시티의 성공적인 지역정보화 전략을 도출하였다. 결국 2030년 무렵에도 여전히 부산 센텀시티가 선도적인 정보화 스마트도시로 남기위해서는 현재의 도시정책 뿐만 아니라 앞으로도 지속적으로 행정공간정보화된 정보를 메타데이터로서 도시정보시스템에 제공하여 대민서비스의 만족도를 높이는 것이 중요하다.
본 논문은 정보통신 기술의 발전에 기반한 스마트헬스케어의 가능성에 주목하여, 스마트헬스케어와 관련한 개념 및 현황을 간략하게 소개하고, 국내외 스마트헬스케어 사례의 고찰을 통하여 코로나19 시대 정신건강 사회복지 영역에서 스마트헬스케어의 적용 전략과 향후 과제를 논의하고자 한다. 이를 위해 본 논문은 첫째, 한국 정신건강사회복지 영역에서 기존에 시도되어왔던 국립정신건강센터와 서울시 정신건강복지센터의 프로그램을 소개하였다. 둘째, 코로나19 환경의 독일, 중국, 미국, 호주의 실제 스마트헬스케어 프로그램을 소개하고 적용 사례를 고찰하여 공공 및 민간 차원의 다양한 대응을 검토하였다. 마지막으로 한국의 정신건강사회복지에서의 활용 가능성을 논의하였으며 향후 과제를 검토하며 마무리하였다. 본 논문에서 소개된 해외 사례들을 토대로 한국 사회에 실천·정책, 연구영역의 스마트헬스케어가 적극적으로 논의된다면 세계적인 수준의 정신건강사회복지 서비스 성장에 기여할 수 있을 것이다.
The South Korean government is actively assisting the supply of the smart factory solutions to SMEs (Small & Medium-sized Enterprises) according to its manufacturing innovation 3.0 policy for the smart manufacturing as the 4th industrial revolution era unfolds. This study analyzed the impacts of the smart factory solutions, which have been supplied by the government, on the companies performances. The effects of the level of smart factory and the operation capabilities for the smart factory solutions on company performances, and the mediating effects of manufacturing capabilities have been analyzed using SPSS and AMOS. The data for this survey-based study were collected from the SMEs which implemented the smart factory solutions since 2015. The results show that the level of smart factory solutions adopted and operation capabilities for the smart factories do not have direct effects on the company performances, but their mediating effects on the manufacturing capabilities matter and the manufacturing capabilities effect directly on the company performances. In addition significant factors boosting the operation capability for the smart factory and the levels of the smart factory solutions are identified. Finally, the policy direction for enhancing the smart factory effects is presented, and the future research directions along with the limitations are suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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