Damage caused by wild animals such as pheasants and magpies is a problem in rural areas. A bird repellent system based on sensing and repelling farm pest animals and birds is proposed herein. This system is equipped with a bird model part on a supporting platform and comprises a sound source generator, a system control user interface, and a sensor in the center. The sensor is composed of an illuminance sensor and a PIR sensor. The illuminance sensor distinguishes between day and night, whereas the PIR sensor detects birds or wild animals and outputs them from the sound generator. The entire system can be managed easily by the user interface and system control.
A Smart factories are systems that enable quick response to customer demands, reduce defect rates, and maximize productivity. They have evolved from manual labor-intensive processes to automation and now to cyber-physical systems with the help of information and communication technology. However, many small and medium-sized enterprises (SMEs) are still unable to implement even the initial stages of smart factories due to various environmental and economic constraints. Additionally, there is a lack of awareness and understanding of the concept of smart factories. To address this issue, the Cooperation-based Smart Factory Construction Support Project was launched. This project is a differentiated support project that provides customized programs based on the size and level of the company. Research has been conducted to analyze the impact of this project on participating and non-participating companies. The study aims to determine the effectiveness of the support policy and suggest efficient measures for improvement. Furthermore, the research aims to provide direction for future support projects to enhance the manufacturing competitiveness of SMEs. Ultimately, the goal is to improve the overall manufacturing industry and drive innovation.
본 논문은 제조설비의 자율제어와 상태판별 알고리즘을 위한 시멘틱 모델링 기술에 대해 소개한다. 디지털 트윈 기술과 스마트 팩토리의 다양한 ICT 기술의 발전으로 제조업은 새로운 생산 관리모델이 구축되고 있다. 발전된 스마트 제조기술을 바탕으로 상태판별 알고리즘은 자율제어와 공장 내의 설비 문제를 빠르게 파악하고 대처하기 위한 방법론으로 제시되었다. 그러나 기존의 상태판별 알고리즘은 사용자 또는 관리자에게 그리드 맵을 통해 주요 정보를 알려주고, 이에 대처하는 방향으로 제시되었다. 하지만 스마트 제조기술의 고도화와 방향성은 유연 생산과 소비자 니즈에 맞춘 생산등으로 다변화 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 시멘틱 기반의 Linked List 자료구조를 이용하여 공장을 설계 구축하고 그래프 기반 정보를 통해 사용자 또는 관리자에게 필요한 정보만을 제공하여 관리의 효율성을 높일 수 있는 기술을 소개한다. 이러한 방법론은 유연 생산과 다품종 소량 생산 등에 적합한 구조로 활용될 수 있다.
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.
Developed countries that have experienced decline in productivity due to the economic crisis in the past have come to recognize the smart factory as an important means to strengthen the competitiveness of the manufacturing industry due to the increase in labor costs, the avoidance of the manufacturing industry, and the resolution of the shortage of skilled manpower. The necessity of nurturing manpower for self-maintenance was felt through identifying factors for successful smart factory introduction by companies and providing smart factory education. Therefore, the effects of educational satisfaction and operational competency on self-efficacy as a parameter and self-efficacy as a parameter were analyzed using research models and hypotheses to determine whether there was an effect between job satisfaction as a dependent variable. As a result of the analysis, it was found that the mediating effect of self-efficacy and self-efficacy on job satisfaction was found to have significant effects on operational competency and self-efficacy as parameters, as well as educational satisfaction and operational competency. The implication of this study is that continuous education and innovation activities are important in order to increase the business performance of companies, and through this, the manufacturing competitiveness of SMEs can be improved.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.121-128
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2021
In order to design a real time big data collection and analysis system of manufacturing data in a smart factory, it is important to establish an appropriate wired/wireless communication system and protocol. This paper introduces the latest communication protocol, OPC-UA (Open Platform Communication Unified Architecture) based client/server function, applied user interface technology to configure a network for real-time data collection through IoT Integration. Then, Database is designed in MES (Manufacturing Execution System) based on the analysis table that reflects the user's requirements among the data extracted from the new cutting process automation process, bush inner diameter indentation measurement system and tool monitoring/inspection system. In summary, big data analysis system introduced in this paper performs SPC (statistical Process Control) analysis and visualization analysis with interface of OPC-UA-based wired/wireless communication. Through AI learning modeling with XGBoost (eXtream Gradient Boosting) and LR (Linear Regression) algorithm, quality and visualization analysis is carried out the storage and connection to the cloud.
본 논문에서는 ICT(Information Communication Technology) 기술을 이용하여 스마트팩토리 기반 CPPS(Cyber Pysical Production System)를 활용한 Digital-Twin 플랫폼 개발과 관련된 연구를 제안한다. 본 연구를 통해 개발된 플랫폼은 선행 제조 공정 계획 단계부터 BOP(Bill of Process) 관리 기능을 포함하여 P3R(Product, Process, Plant, Resource)을 연계한 3D Model 시뮬레이션 기능을 수행한다. 또한 생산 공정, 설비, 레이아웃, 생산량 예측이 가능한 Digital Twin 플랫폼을 제안한다. 본 논문을 통해 제안된 플랫폼은 초기 계획 설계 단계에서부터 제조, 생산, 운영 및 유지보수 단계까지의 전체 스마트팩토리 제조 공정을 관리할 수 있는 특징을 제안하였다.
Following the global financial crisis, the global value chain contracted, and characteristics of "reverse globalization" of the economy and trade gradually emerged. This is due to the term "reverse globalization" referring to a shift away from globalization. Within a short period of time, the phenomenon known as "reverse globalization" developed as an inescapable obstacle, coinciding with the development and dissemination of the COVID-19 virus. At some time in the distant future, the "reverse globalization" of economic trade and the "globalization" of the digital economy will co-dominate the shifting trend of the global economic landscape. This will happen gradually over time. The goal of this research is to look at the minor changes that happened in the methods and techniques used by the economic mechanism known as "globalization against the flow." It employs Chinese smart manufacturing companies as a model and proposes a digital drive model to investigate the prospects and constraints of smart manufacturing technology enterprise innovation development under "reverse globalization," with the goal of establishing a digital innovation development path. The theoretical insights given in this study have the potential to serve as a reference for China as it attempts to build a new growth pattern based on a double-cycle and promote a new type of globalization.
Precision manufacturing technology is rapidly developing due to the extreme miniaturization of semiconductor processes to comply with Moore's Law. Accurate and precise alignment, which is one of the key elements of the semiconductor pre-process and post-process, is very important in the semiconductor process. The center detection of wafer align marks plays a key role in improving yield by reducing defects and research on accurate detection methods for this is necessary. Methods for accurate alignment using traditional image sensors can cause problems due to changes in image brightness and noise. To solve this problem, engineers must go directly into the line and perform maintenance work. This paper emphasizes that the development of AI technology can provide innovative solutions in the semiconductor process as high-resolution image and image processing technology also develops. This study proposes a new wafer center detection method through variable thresholding. And this study introduces a method for detecting the center that is less sensitive to the brightness of LEDs by utilizing a high-performance object detection model such as YOLOv8 without relying on existing algorithms. Through this, we aim to enable precise wafer focus detection using artificial intelligence.
본 연구의 목적은 국내 및 해외 공히 국가 차원에서 중요한 혁신 의제로 추진하고 있는 제 4차 산업혁명, 인더스트리 4.0, 스마트 제조 등에서 중요한 위치를 차지하고 있는 사이버 물리 시스템(Cyber Physical System: CPS) 분야의 연구 동향을 분석하고, 향후 연구 방향을 제시하는 것이다. 본 연구에서는 (1) 인더스트리4.0과 스마트 제조의 개념, CPS의 기본 개념과 역할 등을 정리하고, (2) 이 분야의 문헌을 분석하여 향후 연구 방향을 제시할 수 있는 분석 기준들을 설정하고, (3) 제조 CPS 관련 주요 연구 결과를 분석하고 향후 연구 방향을 제시한다. '구글 학술검색'을 통해서 식별된 2013년부터 2017년까지 발간된 제조 CPS에 대한 74 개의 해외문헌과 8개의 국내 문헌을 분석한 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 기존에 제시된 다양한 관점의 방법론과 프레임워크를 바탕으로 제조 CPS분야에 대한 공통의 방법론과 프레임워크를 제시하는 연구가 필요하다. (2) 제조 CPS 분야의 성숙도를 높이기 위해서는 기존의 시스템을 포함하여 CPS 시스템을 실제로 구현하고 운영하는데 관한 연구가 필요하다. (3) 제조 CPS 시스템을 진단하고 개선 방향을 제시할 수 있는 진단 방법론에 관한 연구가 필요하다. (4) 세부 모델 및 툴 측면에서는 CPS의 특성을 감안한 SCM 및 생산계획 모델과 인간 기계 협업에 관한 연구에 대한 강화가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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