50kW 또는 그 이하의 정격용량을 갖는 풍력터빈은 일반적으로 소형풍력으로 간주한다. 소형풍력터빈은 독립형 전력시스템과 가전제품, 독립적인 적용 및 에너지저장장치, 태양광, 소수력, 디젤엔진과 같은 다른 에너지 기술을 조합하여 동시에 사용할 수 있는 매력적인 대체품이다. 연구목적은 터빈블레이드 제작법과 구조가 가능한 상업용 개발과정과 유사성을 갖도록 50kW급 풍력터빈 블레이드를 개발하기 위한 것이다. 목함에 기반하여 제작된 몰드기법은 탄소섬유와 열경화성 수지인 유리섬유를 사용한 경량설계, 다중부목, 오목성을 유지하기 위하여 채택한다. 수 작업형 시제품 제조법은 공기역학적인 평판형의 반복적인 설계를 통해서 단주기를 갖는 고밀도 형상 몰드를 사용하여 개발한 것이다. 5개의 블레이드 생산공정을 통하여 제작하고, 블레이드의 주요 구성요소는 IEC-61400-23 규정에 따라 설계의 적절성을 검증하기 위하여 시험하며. 또한, 개발된 블레이드를 갖는 풍력시스템은 성능특성을 검증하기 위하여 IEC 61400-12 규정에 따라 시험한다. 블레이드와 터빈시스템의 시험결과는 상업운전에서 요구되는 유효한 설계조건을 확인하였다.
사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big data), 인공지능(AI), 사이버물리시스템(CPS) 등 4차 산업혁명을 견인하는 기술들이 발전/보편화되고 있다. 이 기술들을 응용하여 다양한 산업 현장에서 생산성, 경제성, 안전성 등을 향상하고자 하는 요구가 확산되고 있다. 디지털트윈은 이러한 요구를 충족시키기 위한 중요한 기술 트렌드로서, 그리고 한국판 뉴딜의 10 대 과제 중 하나로 주목 받고 있다. 본 연구에서 구글 웹 검색기를 사용하여 논문, 매거진, 보고서, 기타 문헌을 탐색하였다. 디지털트윈 응용분야에서 공간정보의 기여 내용(또는 역할)을 조사하기 위해 디지털트윈의 정의·국내외 기업별 기술동향, 제조업·플랜트·스마트시티에서 요구되는 디지털트윈의 구성 요소와 디지털트윈 구동을 위한 핵심기술을 조사하였다. 그리고 공간 관련 키워드인 Geospatial Information, Geospatial data, Location, Map, Geodata와 디지털 트윈 간 연계 문장이나 낱말을 탐색하여 공간정보의 기여내용을 정리하였다. 조사 결과, 공간정보는 단순히 사물-사물-사람-프로세스-데이터-제품을 연결하는 매개체로서의 역할 제공뿐만 아니라 신뢰성 높은 의사결정지원·연계융합·위치정보제공·프레임워크 등의 역할을 수행함으로 디지털트윈의 활용 가치 극대화에 기여할 수 있을 것으로 나타났다.
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.
본 연구에서는 살균 및 비가열압착한 들깨오일(superilla)을 활용하여 영양성분을 확인하고 기능성 식품으로서의 가능성을 알아보기 위해 시판되는 들기름과 비교실험을 수행하였다. 수분 함량과 pH는 CPPO에서 높았고, 구리, 코발트, 칼슘 함량은 SRPO에서 높았다. 총 비타민 E, 토코페롤, 리놀렌산 함량은 LPPO에서 더 높았다. 총 폴리페놀 함량과 ABTS 라디칼 소거활성은 SRPO에서 가장 높은 수치를 보였으며, 아질산염 소거능 측정값은 CPPO에서 가장 높았다. L 및 a 값은 CPPO에서 더 높았고 b값은 LPPO에서 더 높았다. 이상의 결과를 통해 살균 및 비가열압착한 들깨오일(SRPO)의 무기질 함량, 총 폴리페놀 함량, ABTS 라디칼 소거활성 및 아질산 소거능이 있음을 확인하였다. 또한 시간이 경과할수록 SRPO는 과산화물가가 낮았고, LPPO는 산가가 유의하게 증가하였다. 따라서 본 연구를 종합해 볼 때, 살균 및 비가열압착한 들기름의 경우 기존의 방식으로 생산된 들기름과 영양소 성분이 유사하였다. 이는 새로운 들기름 제조방법을 제공하는 계기가 되었으며, 이를 통해 들기름의 상품화의 기초가 마련되었다고 판단된다.
본 연구의 목적은 루어낚시 참여자의 손목 움직임 측정을 위한 스트레치 센서를 개발하는 것이다. 손목움직임 측정을 위해 스트레치 센서를 손목에 부착하여 배굴, 저굴 그리고 랜딩동작을 게이지율, 인장강도 그리고 신장회복률을 척도로 실험을 진행하였다. CNT 분산액을 이용한 전도성 센서를 개발하고 E-band에 동일한 조건으로 적용하였다. 함침을 각각 한 번, 두 번, 그리고 세 번한 같은 크기의 5종, 15가지 센서를 만능재료시험기(Dacell dn-fga Universal testing machine, UTM)를 활용해 게이지율(Gauge Factor)을 측정하였다. 두 번 함침한 센서가 게이지율이 가장 우수했으며, 게이지율과 인장강도가 높은 세 가지 센서로 프로토 타입을 제작하였다. 아두이노에 연결하여 동작테스트를 한 결과, 인장강도와 게이지율이 가장 높은 시료 1이 세 가지 동작에서 일정한 파장이 유지되었다. 시료 2,3은 배굴과 저굴에서는 일정한 파장을 나타내었지만, 랜딩동작에서는 신호 노이즈가 나타났다. 이는, 랜딩동작에서는 인장강도와, 게이지율에 따라 파장의 패턴이 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과로 손목의 움직임 측정을 위한 스트레치 센서 제작시에 필요한 조건들을 유추할 수 있었다. 본 연구의 결과를 활용하여 루어낚시용 스마트 웨어러블 제품 개발에 응용이 가능할 것으로 사료된다.
4차 산업혁명을 주도하는 기술로서 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등이 발전하면서 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시키기 위한 디지털 트윈의 중요성이 부각되고 있다. 디지털 트윈은 실제 물리적 객체들의 디지털 복제로서, 객체의 속성과 상태를 유지하며 작동하는 가상 모델이다. CPS는 사이버 세계와 물리 세계의 상호작용을 위한 시스템으로, 디지털 트윈은 CPS의 고급형 기술로 볼 수 있다. 디지털 트윈은 AI, XR, 5G 등 다양한 요소 기술의 등장으로 구현 속도가 가속화되었다. 센서 기술의 발전과 IoT, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 관련 기술 발전으로 디지털 트윈 시장이 성장하고 있다. 이에 따라 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 관련된 솔루션을 도입하여 프로세스 최적화, 비용 효율성, 생산성을 향상시키는 경향이 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 CPS를 결합하여 이기종 로봇의 실시간 3D 디지털 트윈을 구축하는 것이 목표이다. 이를 위해 유비씨의 FLEXING CPS와 FLEXING EDGE를 활용하여 데이터 수집과 관리를 수행한다. 프로젝트 구성원은 프로토콜 설정, 데이터 수집 및 전달, 3D 디지털 트윈 시뮬레이션을 담당한다. 이를 통해 CPS와 디지털 트윈을 통합한 기술의 가능성을 확인하고, 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있다.
OECD 국가를 대상으로 건설업의 노동생산성을 분석한 결과, 한국 건설업의 2019년 취업자당 노동생산성은 PPP 적용시 주요 선진국보다 낮은 수준이다. PPP 적용시 상대국을 100 기준으로 했을 때, 미국의 76.9, 일본의 88.4, OECD 평균의 85.1로 미흡한 수준이다. 특히 OECD 국가의 2019년도 건설업 취업자당 노동생산성을 분석한 결과, 한국은 25위 수준으로 OECD 35개 국가에서 차지하는 순위는 낮은 수준이다. OECD 국가의 건설시장규모와 건설업 노동생산성을 비교·분석한 결과, 건설시장규모가 큰 국가가 건설업 노동생산성이 높다고는 볼 수 없다. 따라서 본 연구는 건설업의 노동생산성을 향상 시키기 위해서 첫째, 스마트 건설기술을 건설현장에 접목하여 적극 활용하는 방안, 둘째, 건설현장 작업보다는 OSC 기술로 공장작업을 통한 현장 설치작업의 활성화 방안을 제안하였다. 마지막으로 모듈러 공법, 기술개발을 확대할 필요가 있다고 제안하였다. 향후에는 첨단 로봇과 공장자동화를 통한 탈현장 생산방식 및 모듈 개발을 확대하면, 건설산업도 제조업과 같은 생산방식의 개편으로 노동생산성이 높아질 것으로 기대된다.
콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에 대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를 Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을 통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을 비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해 골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의 경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가 생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.
물류아웃소싱 서비스 입찰단계는 화주기업과 물류기업 모두에게 매우 중요하다. 왜냐하면 물류 입찰단계를 통하여 화주기업은 불확실성 해소를 위하여 자사의 물류운영 정보를 물류기업들에게 제공해야 하고, 물류기업은 자사가 가지고 있는 화주기업 물류에 대한 경험 및 노하우를 피력하고 화주기업의 위험과 물류운영으로 인한 이익을 공유하겠다는 제안을 함으로써 입찰에 나온 계약물량을 수주할 수 있기 때문이다. 따라서 물류아웃소싱 입찰단계에서 확인할 수 있는 요인들과 그 요인들이 물류아웃소싱 서비스 만족도에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 살펴볼 필요가 있다. 본 연구에서는 물류 아웃소싱 파트너십 요인에 관한 선행연구와 물류아웃소싱 결정요인에 관한 선행연구에서 확인한 요인들을 토대로하여 물류아웃소싱 서비스의 입찰단계에 대한 측정요인들을 도출하여 각각의 측정요인에 대한 설문을 작성한 후, 국내 화주기업을 대상으로 물류를 수행하고 있는 물류기업에서 종사하는 전문가들에게 설문을 진행하였으며 Smart- PLS 방법론을 활용하여 연구모형을 검증하였다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 물류입찰단계에서 화주기업은 불확실성의 해소를 위하여 물류기업들에게 자사의 물류운영정보를 제공해야 한다. 입찰 설명회 통하여 운영 특이사항에 대하여 상세히 설명해야 하며, 필요하다면 제조공장 및 물류센터 현장 Tour도 진행해야 한다. 둘째, 물류기업은 입찰단계에서 화주기업의 물류에 대한 경험 및 지식 등 자사의 경쟁력을 제안을 통해 어필해야 하며, 자사의 부족한 물류서비스 보완을 위하여 타 물류회사와의 연합도 고려해야 한다. 셋째, 물류기업은 입찰단계에서 물류 아웃소싱을 통한 이익 및 위험을 공유하겠다는 제안을 해야 한다. 화주기업의 환경 불확실성으로 인한 위험을 자사의 역량으로 포용 가능한 범위 내에서 수용하겠다는 제안을 해야 하며, 화주기업 물류를 수행함으로써 발생되는 이익을 공유하겠다는 자세를 보여야 한다.
린 스타트업은 효율적인 기업 운영 방식을 의미하는 '린(lean)'과 창업 초기기업을 의미하는 '스타트업(startup)'을 결합해 만들어진 개념으로 창업 초기기업, 특히 소프트웨어 기반 스타트업의 실패 최소화 전략으로 자주 인용되고 있다. 본 연구는 초기스타트업 L사의 사례를 통하여 하드웨어·제조업 기업도 린 스타트업 방법론(LSM)을 유용하게 활용할 수 있음을 제시하고, 초기 스타트업이 LSM을 성공적으로 실천하기 위한 방안을 도출하였다. 이를 위해 LSM의 핵심 개념인 가설중심의 접근법, BML 피드백 순환, 최소요건제품(MVP) 및 피봇을 설명하고, 이를 바탕으로 LSM의 성공적인 실천 여부를 평가할 수 있는 기준을 도출한 후 동 기준을 중심으로 L사의 사례를 분석하였다. L사는 거동불편환자용 배변알리미 제품에서 출발하여, 영유아용 배변알리미를 거쳐, 최종적으로는 영유아용 스마트바틀을 주력 제품으로 사업을 확장하고 있는 스타트업이다. LSM의 관점에서 분석한 결과, L사는 창업 초기에는 창업 아이디어를 구체적인 고객 가치가설로 수립하지 못했고, 신속한 MVP실험을 통해 검증하는 데에도 실패하였으므로 만들기-측정-학습의 순환을 만들어내는데 실패하였다. 그러나 두 차례에 걸친 피봇을 통해 새로운 타겟 고객군과 고객 니즈를 개발하였고, 이를 최소의 노력과 시간을 들인 MVP로 반복적으로 실험함으로써 성공적인 비즈니스모델을 도출할 수 있었다. L사의 사례를 통해 사업초기에 반드시 고객-시장 검증 단계를 거쳐야 하며, 이는 스타트업의 시간과 자원이 낭비되지 않는 MVP 방식으로 진행되어야 함을 확인할 수 있었다. 또한 고객이 원하지 않는 제품이나 서비스는 기술적으로 우수하고 기능적으로 완성도가 높다 하더라도 과감히 포기하고 피봇할 필요성이 있음도 확인하였다. 마지막으로 린 스타트업 방법론이 소프트웨어 산업에 국한되지 않고, 기술기반 제조업에도 적용 가능함을 증명하였다. 본 연구의 결과는 향후 창업 초기기업이 실패를 최소화하고, 비즈니스모델 확립과 스케일업, 글로벌 진출에 이르는 과정을 가속화하기 위한 지침과 방법론으로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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