• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권4호
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• pp.355-362
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• 2021

Through the Korean version of the New Deal 2.0, manufacturing-oriented SMEs are facing a new environmental change called smart factory construction. In addition, SMEs are facing new security threats along with a contactless environment due to COVID-19. However, it is practically impossible to apply the previously researched and developed security management system to protect the core technology of manufacturing-oriented SMEs due to the lack of economic capacity of SMEs. Therefore, through research on security management systems suitable for SMEs, it is necessary to strengthen their business competitiveness and ensure sustainability through proactive responses to security threats faced by SMEs. The security management system presented in this study is a security management system to prevent technology leakage applicable to SMEs by deriving and reflecting the minimum security requirements in consideration of technology protection point of view, smart factory, and remote access in a non-contact environment. It is also designed in a modular form. The proposed security management system is standardized and can be selectively used by SMEs.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.444-446
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• 2022

본 연구는 요즘 주목 받고 있는 4차 산업으로 인해 기술이 빠르게 발전하고 오늘날 산업들의 변화 속도는 순식간에 변해가고 있다. 그 중, 인구 고령화로 인해 노동자들이 점점 줄고, 소비자들의 니즈가 다변화, 다양화 되면서 맞춤형 생산이 요구되고 있는 제조업인 스마트팩토리의 여러 가지 시스템을 비교하는 연구를 하고자 한다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제26권2호
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• pp.117-125
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• 2024

The objective of this study is to identify the priority of elements for effective implementation of MES in small and medium-sized manufacturing enterprises trying to develop into smart factories. For this purpose, the Delphi method and the Analytic Hierarchy Process(AHP) mothod are applied. As a result of the study, the cooperation of the members in the supply chain is the most important factor for small and medium-sized enterprises in order to survive in the global competitive environment. Therefore, the enterprises need to make various efforts to create synergies through the technical strength of suppliers and the cooperation in the process of introducing and operating MES.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권2호
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• pp.97-110
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• 2018

4차 산업혁명 시대를 맞아, 제조 기업들은 생산성 향상을 위해 축적된 설비 데이터를 활용하여 스마트제조를 실현하는 것에 높은 관심을 두고 있다. 하지만 기존의 설비 데이터 분석 연구들은 주로 센서 데이터 등 정형 데이터를 대상으로 하여, 실제 큰 비중을 차지하고 있는 텍스트와 같은 비정형 데이터에 대한 분석 연구는 부족한 실정이다. 특히, 작업자가 수기로 작성한 텍스트 데이터를 활용한 사례는 매우 적었다. 따라서 본 논문에서는 작업자가 수기로 작성한 설비 오류 데이터를 분석하여 연관 규칙 마이닝을 통해 설비 오류 발생 패턴을 도출하는 프레임워크를 제안하고자 한다. 이때, 일반적인 텍스트 분석 기법과 같이 단어를 분석 기준으로 사용하는 경우 전문 용어에 해당하는 설비 오류의 의미를 표현하는 데에 한계가 있다는 점에 착안하여 구절을 추출하여 텍스트 분석 기준으로 사용하였다. 제안하는 프레임워크의 성능을 실제 사례를 통해 검증하였으며, 본 연구 결과를 활용하면 설비 오류를 예방하여 가동률을 높이고 나아가 제조 기업의 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.95-103
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• 2018

ICT 기술의 발전에 따라 제조 산업은 공정 상에서 생성되는 제조 데이터를 분석하여 효율을 높이고자 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 공장의 일환으로 의사결정나무 알고리즘(CHAID)을 이용한 데이터 마이닝 기반 제조공정을 제안한다. 약 5개월간 수집된 실제 제조 공정의 432개 센서 데이터를 활용하여 불량률이 낮은 안정적인 공정 기간과 불량률이 높은 불안정한 공정 기간 간에 유의미한 차이를 보이는 변수를 찾아냈다. 선정된 최종 변수가 불량률 개선에 실제로 효과가 있는지를 측정하기 위해 해당 변수의 안정 값 범위를 설정하여 14일 간 공정에서 해당 센서가 안정 값의 범위를 벗어나지 않도록 공정 설정 값을 조절했고, 불량률 개선의 효과를 측정하였다. 이를 통해 제조 산업에서 생성되는 공정 센서 데이터를 활용 및 분석하여 불량률을 개선할 수 있는 실증적인 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.216-221
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• 2022

4차산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 디지털 혁신으로의 전환을 가속화하고 있으며, 제조업에서는 스마트공장을 비롯해 4차산업혁명 기반 제조업 혁신을 위한 노력이 이어지고 있다. 제조업에서의 4차산업혁명 기술의 접목은 AI, 빅데이터, IoT, 클라우드, 로봇 등을 활용해 기존 자동화에서 업그레이드된 생산설비 데이터 수집 및 분석시스템 구축과 제품 불량 원인 파악 및 불량률을 최소화하기 위한 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 생산설비 현장에서의 전력, 환경, 설비 상태 데이터를 IoT 디바이스를 통해 수집하고, 수집한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 수치화하여 나타내고 위젯을 활용하여 MQTT기반 실시간 인포그래픽 형태로 표시할 수 있는 시스템을 구현하였다. IoT 디바이스로부터 전송된 실시간 센서 데이터를 Rest API 방식으로 클라우드 서버에 저장하고, 대시보드에서 데이터를 원격에서도 모니터링이 가능함은 물론 시간별, 일자별로 분석이 가능하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.165-166
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• 2020

전 세계적으로 제조사들은 가격 및 품질 경쟁력을 향상 시키기 위하여 공수 절감을 하고 제조공정 내(內) 자동화를 위하여 많은 노력을해 왔다. 대부분 디지털 및 아날로그 입출력 기반의 PLC를 중심으로 각종 공작기계나 컨베이어 등 다양한 설비들을 운용하고 있고 최근 4차혁명의 흐름에 맞추어 ICT 융합기술을 구현하기 위한 노력을 하고 있다. 또한 스마트물류에 앞서 아직까지 제조업에서 자동화를 적용하지 못한 분야가 많고 대표적으로 제조공장 내(內) 제조물류를 예로 들 수 있다. 본 연구는 제조업에 초점을 두어 비용, 공간, 시간 등 모든 측면의 효과를 따졌을 때 제조업의 사내물류가 자동화에 있어 취약한 이유와 효과성 분석을 통한 해결방안을 도출하고자 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권3호
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• pp.42-48
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• 2022

Currently, the world is facing severe inflation due to Corona and the war in Ukraine, and it is causing a lot of difficulties for us. Companies are facing a lot of restrictions on their economic activities compared to the past due to supply chain problems and foreign exchange rates. In this situation, many countries have been implementing various smart factory promotion projects to secure competitiveness through productivity improvement in the manufacturing industry. In this study, the contents of smart factory promotion in major countries were reviewed, and problems raised about the implementation of smart factory in Korea, which are being implemented based on this, were described. It is most reasonable to judge the success of a smart factory by the achievement of the performance indicators presented at the time of the project. Therefore, based on the performance index of the business, which is a key factor in determining the success or failure of a smart factory, we investigated whether the company's smart factory promotion can be carried out successfully through examples

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권4호
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• pp.295-302
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• 2022

This paper contains the development of a smart power device designed to collect load power data from industrial manufacturing machines, predict future variations in load power data, and detect abnormal data in advance by applying a machine learning-based prediction algorithm. The proposed load power data prediction model is implemented using a Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm with high accuracy and relatively low complexity. The Flask and REST API are used to provide prediction results to users in a graphical interface. In addition, we present the results of experiments conducted to evaluate the performance of the proposed approach, which show that our model exhibited the highest accuracy compared with Multilayer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) models. Moreover, we expect our method's accuracy could be improved by further optimizing the hyperparameter values and training the model for a longer period of time using a larger amount of data.

• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.54-61
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• 2023

Pricing, as one of the most important aspects of a business, should be taken seriously. Whatever affects a company's pricing system tends to affect its profits and losses as well. Currently, many manufacturing companies fix product prices manually by members of an organization's management team. However, due to the imperfect nature of humans, an extremely low or high price may be fixed, which is detrimental to the company in either case. This paper proposes the development of a fuzzy-based price expert system (Expert Fuzzy Price (EFP)) for manufacturing companies. This system will be able to recommend appropriate prices for products in manufacturing companies based on four major pricing strategic goals, namely: Product Demand, Price Skimming, Competition Price, and Target population.