소비자의 기호가 다양화되면서 다품종 소량생산에 따른 대량 맞춤화에 대한 관심이 높아지고 있으며, 1990년대 후반부터 급격히 확산되고 있는 인터넷의 발달 및 디지털 기기의 확산에 따라 인터넷을 기반으로 한 전자상거래 환경에서의 대량 맞춤화 프로세스는 최근 의류 분야에서 주요한 경향으로 받아들여지고 있다. 대량 맞춤화 의류 제품의 수요는 인터넷 등 IT 기술의 발달과 맞물려 최근 개인의 특성과 취향을 고려한 인터넷 맞춤서비스를 기반으로 증가추세에 있으며, CAD 등의 테크놀러지의 활용을 통하여 디자인, 패턴제작, 재단 등의 자동 시스템을 도입함으로써 그 영역을 확장하고 있다. 이에 발맞추어 국내에서는 '디지털 패션 시스템'을 통해 3차원 바디 스캔, 3차원 컴퓨터 그래픽스, 3차원 Simulation, DID, DTP, 맞춤주문형 제품의 대량 생산기술 등의 단위 기술이 기업단위로 활용되는 등 가상현실을 이용한 3차원 가상쇼핑 등을 포함하는 기술로서 차세대 섬유패션 산업의 창출에 기여하고 있다. 그 중, 디지털 텍스타일 프린팅은 디자인에서부터 날염까지 전체 공정을 컴퓨터로 처리하여 기존의 복잡한 날염 공정을 단축하여 다품종 소량생산이 가능한 날염 방식으로, 대량 맞춤형 프로세스를 지원하며, 프로슈머(prosumer)로서의 소비자가 직접 참여하여 그들의 욕구를 최대화 할 수 있는 소비자 만족을 극대화 시킬 수 있는 대량 맞춤화 프로세스 중 하나의 단계로 소비자의 수요 반영하는 요소로 작용하고 있다. 즉, 디지털 패션 시스템에서의 디지털 텍스타일 프린팅은 대량 맞춤형 의류 제품에 있어 소비자 만족도와 직결되는 요인으로 분석된다. 따라서, 본 연구에서는 디지털 패션 시스템 기반의 대량맞춤형 섬유제품 및 디지털 텍스타일 프린팅 적용 섬유제품에 대한 기초 평가 문항을 제시하고, 소비자 태도를 분석하여 제시하였다. 또한, 분석된 기초 소비자 태도를 반영하여, 디지털 패션 시스템 기반의 디지털 텍스타일 프린팅(Digital Textile Printing) 의류 제품의 선호도, 인지도, 수요도 및 구입의향을 분석하여 최종적으로 디지털 패션 시스템에 적용된 디지털 텍스타일 프린팅 의류 제품의 수요 경향을 제시하였다.
Mass customization utilizes the new computer technologies, supply chain management, product information management, and some level of customization of the product for the individual customer. This study aimed at grasping the actual conditions of mass customization of domestic men's suit industry and the use of MTM CAD program. The MTM apparel production programs that are used by five leading men's suit manufacturers in Korea were compared. The results of the study showed that most of the manufacturers produced mass customized men's suits to supply extraordinarily large or small size suit based on the individual order. The information listed on an order sheet used at shops was not necessarily corresponding to the information in the MTM CAD program that is use for production of suit ordered from the shop. The pattern data base on the MTM CAD program are constructed based on the sizing system of individual manufacturer. The most manufacturers translated the customer's body dimensions into difference between the standard pattern and the customer's needed adjustment.
본 논문은 인공지능형맞춤 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정장치를 통해 획득한 발의 형상을 이용하여 인공지능 기법을 기반으로 하는 특징 추출 및 적합한 화형을 얻어내는 방법을 제시하고, 화형 데이터를 네트워크를 통해 실시간적으로 확인하는 방법을 제시한다. 본 논문의 연구배경은 인터넷의 보편화된 보급으로 생산자 위주에서 소비자 위주와 소비자 참여의 생산시스템으로 변화에 있다. 이는 많은 회사들이 If시스템과 다양한 웹 솔루션을 도입하여 생산, 판매, 유통 등을 하나로 묶는 온라인 오프라인의 결합형으로 발전시키고자 하는 현상에서 찾아 볼 수 있다. 신발의 경우 개개인의 신체조건이 다르고 유행과 개성을 추구하고자 하기 때문에 기존의 생산체계로는 한계가 있다. 측정데이타를 기반으로 하는 맞춤 신발은 기존의 전통적인 수제화 방식과 대량생산 방식의 장점만을 취하여 저렴하고 편리하게 제작된다. 또한 3차원 측정기를 이용한 인터넷쇼핑에 적합한 새로운 비즈니스 모델을 제시한다.
다양한 고객의 니즈를 충족시키기 위해 등장한 Mass Customization은 과거 대량생산방식의 비용만큼 저렴한 비용으로 다양한 제품 및 서비스를 생산한다. 하지만 저비용과 제품의 다양성은 서로 상반되는 특성을 지니기 때문에 이를 해결할 수 있는 여러 표준화 방법들이 필요하다. 본 연구에서는 Mass Customization을 지원하는 부품 표준화 방법 중의 하나인 Product Platform을 결정하는 방법을 도출해보고자 한다. 특히 TRIZ(Theory of Inventive Problem Solving)의 모순분석을 활용하여 Product Platform을 구성하는 아이디어를 얻어 냈는데 그 과정을 통해 Platform, 한정된 자원이나 제한된 조건 안에서 최대한 많은 제품을 얻을 수 있도록 모형을 도출하였다. 또한 Design Structure Matrix를 통해 부품들의 연관성을 측정하여 주요 해결책을 보완함으로써 Product Platform 결정의 유연성을 증대시킬 수 있는 해결책을 제시하였다.
글로벌 시장 환경에서 대량생산을 통해 규모의 경제를 실현하는 동시에 고객들의 다양한 요구사항을 충족시키기 위해 대량맞춤화가 경영혁신의 새로운 패러다임으로 자리를 잡아가고 있다. 또한 이러한 대량맞춤화를 실현하기 위해 제품 플랫폼으로부터 다양한 제품들을 이끌어 낼 수 있는 제품개발 방법들이 사용되고 있다. 이 방법들의 핵심 개념은 제품 플랫폼으로서 이러한 방법은 다품종 소량의 시장 환경에서 더욱 효과적이다. 본 연구에서는 그룹기법 개념을 이용하여 해군 함정의 플랫폼 군을 구성하는 방법을 제시하고, 이것을 쉽게 사용할 수 있도록 매트릭스 형태로 제안하였다. 또한 플랫폼 방식으로 해군 함정을 도입 시 비용효과가 있는지 분석하였고, 적용 가능한 요구조건 범위를 제시하였다. 이 연구는 함정 획득과정에서 비용절감과 기간 단축 등의 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 역설계 기법을 이용하여 비접촉 방법으로 인체의 발을 3차원으로 복원하고, 발에 관련된 분야에서 필요한 데이터를 추출하는 시스템에서 신발 제작에 필요한 데이터를 지능 기법을 이용하여 분류하는 모듈을 제안한다. 신발의 경우 개개인의 신체조건이 다르고 유행과 개성을 추구하고자 하기 때문에 기존의 생산체계로는 한계가 있다. 측정데이터를 기반으로 하는 맞춤 신발은 기존의 전통적인 수제화 방식과 대량생산 방식의 장점만을 취하여 저렴하고 편리하게 제작된다. 또한 3차원 측정기를 이용하여 측정한 화형 데이터를 적당하게 분류한다면 기성화와 수제화 제작에 필요한 라스트 생성과 개인의 발의 구조 분석에 활용 가능 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 획득된 발 데이터를 미리 정해 놓은 그룹으로 결정하기위해 신경망을 사용하여 신발 제작에 필요한 최적의 라스트 데이터를 선택하게 한다.
이 논문에서는 기존의 지식관리시스템과 P2P방식을 접목한 P2P 지식관리시스템을 제안하고 제안된 시스템의 구조와 효율적으로 지식을 검색하기 위한 지능형 에이전트 대하여 기술하였다. 에이전트의 종류는 지식추출과 추천 에이전트가 있으며, 지식추출 에이전트는 대량의 데이터에서 지식을 추출하고, 개인 맞춤형 지식 추천 에이전트는 추출된 지식에서 사용자가 관심 있는 분야의 지식을 추천해 주는 것이다. 제안된 시스템의 구조와 에이전트 기법은 회사나 단체에 속한 사용자들이 방대한 데이터, 정보 또는 사용자들의 전문성과 경험으로 축적된 지식을 빠르고 쉽게 검색하게 해주어 양질의 지식을 사용자들이 추천 받아 사용하도록 함으로써 전체 구성원의 지식도를 높이며, 이러한 지식들을 재활용하여 더욱 많은 지식과 부가 가치를 창출하도록 지원하여 준다.
현재 인터넷의 수많은 정보들은 다수의 임의 사용자들을 대장으로 하고 있으므로 각 개안의 다양한 요구 사항을 고려할 수 없고, 이로 인하여 수많은 불필요한 정보를 검색해야 하는 단점을 안고 있다. 하지만 웹 서비스는 기존의 미디어와는 달리 사용자 별로 차별화된 맞춤형 서비스를 제공하는 대량 개별화가 가능하다. 본 논문에서는 이러한 개인화 전략을 지원하는 서비스를 구현하기 위하여 사례기반 추론 방식의 한가지 분류인 간접적인 추출기법을 사용하여 사용자의 접속 지역을 추론해내는 시스템을 제안한다.
현재 산업용 로봇 팔의 경로 계획을 생성할 때, 로봇 팔 경로 계획은 로봇 엔지니어가 수동으로 로봇을 제어하며 최적 경로 계획을 탐색한다. 미래에 고객의 다양한 요구에 따라 공정을 유연하게 변경하는 대량 맞춤 시대에는 기존의 경로 계획 수립 방식은 부적합하다. 심층강화학습 프레임워크는 가상 환경에서 로봇 팔 경로 계획 수립을 학습해 새로운 공정으로 변경될 때, 최적 경로 계획을 자동으로 수립해 로봇 팔에 전달하여 빠르고 유연한 공정 변경을 지원한다. 본 논문에서는 심층강화학습 에이전트를 위한 학습 환경 구축과 인공지능 모델과 학습 환경의 연동을 중심으로, 로봇 팔 경로 계획 수립을 위한 심층강화학습 프레임워크 구조를 설계한다.
매스커스터마이제이션(mass customization)은 서로 상반되는 개념인 대량생산과 맞춤생산의 결합어로서, 가전산업은 규모의 경제를 위한 대량생산방식을 가지고 있기 때문에 이의 도입이 늦어지고 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 규명된 매스커스터마이제이션 유형의 고찰과 사례연구를 통해, 제품디자인의 시각으로 재구성하여 가전산업에 적합한 모델을 선정하고 이에 따른 디자인 전략을 수립하는 것을 중심으로 논의하였다. 매스커스터마이제이션은 커스터마이제이션의 주체와 시점에 따라 생산자측 커스터마이제이션(manufacturer side customization), 유통측 커스터마이제이션(deliverer side customization), 소비자측 커스터마이제이션(customer side customization)으로 구분할 수 있으며, 가전산업은 이 중에서 소비자측 커스터마이제이션이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이를 위해 소비자 참여 디자인에 의한 소비자 요구 수렴의 활성화와, 소비자가 전문적인 지식없이도 커스터마이제이션을 가능하게 하는 제품디자인에서의 모듈화를 디자인전략으로 제안하였다. 또한, 생산자측에 부담을 주는 모델다양화 보다는 표준 플랫폼(platform)을 통해 제3의 생산자가 선택사양을 생산/유통할 수 있도록 하는 방안도 제시하였다. 매스커스터마이제이션의 시작점은 소비자의 요구를 파악하는 것이며, 향후 매스커스터마이제이션의 활성화를 위해서는 제품디자인 비전문가들로 구성된 소비자 참여 디자인을 위한 방법 및 도구의 연구와 개발이 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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