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.
본 연구에서는 대량 맞춤화(Mass Customization)에 적절한 의류 제품 디자인 프로세스를 연구하기 위하여, 맞춤화 정도를 달리한 두 가지의 디자인 프로세스 모형을 제안하고 이를 종래의 대량 생산형 디자인 프로세스와 비교 고찰함으로써 보다 효과적인 디자인 프로세스의 방향을 모색하였다. 대량 맞춤화형 제품에 대한 선호도가 높은 집단이 전체 응답자의 과반수 이상을 차지하였으며 맞춤화가 가장 심화된 디자인 프로세스 모형에서의 디자인 만족도가 높았으므로, 의류 제품에 있어 대량 맞춤화형 디자인 프로세스에 대한 소비자 수용 가능성이 있는 것으로 사료되었다. 또한 전체 응답자를 대상으로 하여 디자인 요소별 선호도를 분석해 본 결과, 대량 맞춤화형 디자인 프로세스에서 색채가 중요한 요인으로 분석되어 소비자에게 색채를 선택할 수 있는 기회를 주는 것이 중요함을 알 수 있었다. 연구집단으로 선정한 '대량 맞춤화형 제품에 대한 선호도가 높은 집단'의 경우 전체 응답자 집단에 비하여 소재 변수를 의미 있게 평가하는 것으로 나타났다. 또한 전체 응답자 집단과 연구집단의 경우 모두 스타일이 가장 중요하며 통계적으로 의미 있는 영향을 미치는 디자인 요소인 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구를 통하여 소비자의 요구를 반영할 수 있는 대량 맞춤화형 의류 제품의 수용 가능성과 이에 적합한 의류 제품 디자인 프로세스의 방향을 모색해 볼 수 있었다.
자동차 부품기업들은 플랫폼 기반 대량맞춤형 제품개발과 생산을 통해 비용절감과 아시아 신흥시장 수주 확대를 목표로 하고 있다. 그러나 신흥시장은 수주량이 적고, 변동성이 높아 목표 달성이 어렵다. 본 연구는 부품기업 관점에서 신흥시장의 수주량 변동성 위험을 적정 수준으로 관리하면서, 영업이익을 극대화할 수 있는 제품 포트폴리오 최적화 방법을 제안한다. 기존 제품 포트폴리오 최적화 접근법과의 차별점은 세가지다. 첫째, 플랫폼 기반 대량맞춤형 생산에 의한 비용 절감효과를 반영한다. 둘째, 수주량 변동성을 고려한다. 셋째, 최소 영업이익률 유지라는 강건성 조건을 반영한다. 실무적으로는 신흥시장 개척의 재무 위험을 최소한도로 유지하면서, 점진적으로 시장점유율을 높여가는 동적 제품개발 전략 수립의 토대를 제공한다. 북미, 유럽, 아시아 18개 업체에 납품하는 다국적 부품제조기업의 파워리프트게이트 제품을 대상으로 실증연구를 수행했다.
본고에서는 개인 또는 기업이 아이디어를 제품화하는 과정에서 겪게 되는 생산진입의 어려움을 해소하기 위해서 개인맞춤생산을 지원하는 개방형 제조서비스 플랫폼 (FaaS: Factory as a Service)을 제안한다. FaaS 플랫폼은 다양한 고객들의 맞춤형 제품에 대한 요구를 수용하여 가능한 대량 생산에 가까운 효율로 생산하도록 설계하였으며, 개인맞춤생산을 위한 스마트 제조기술과 제조서비스 플랫폼 기능을 제공한다. FaaS 플랫폼은 고객이 자신이 원하는 제품생산의 요구를 정확하게 지속적으로 전달하기 위해 개방성을 제공하는 FaaS 클라우드 계층과 다양한 이종 제품들을 최적의 생산 효율을 가지고 혼류생산 할 수 있도록 하는 FaaS 제조운영 계층, 그리고 3D프린터, 로봇과 같은 혁신형의 제조설비들을 IoT(Internet of Things)를 기반으로 유기적으로 연결함으로써 팩토리 전체 성능을 향상시키도록 하는 FaaS 실행제어 계층으로 구성된다. 본 고에서 제안한 FaaS 플랫폼은 향후 기술개발 결과물을 실 수요 제품을 생산하는 ICT융합형 제조서비스 스마트팩토리 실증테스트베드에 적용하여 시범운영을 통해 기술을 검증하고 확장할 계획으로 있으며, 이를 통해 창업 기업이나 중소 제조기업들이 신제품의 시장진입시간을 단축시키고, 실질적인 펀딩 효과를 가질 수 있기를 기대한다.
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.
대량 생산은 오랫동안 다양한 제품 생산방법으로서 기업의 전략을 수립하는 데 있어 가장 중요한 생산 패러다임이었다. 하지만 기업의 경쟁 환경과 소비자의 요구가 다양화함에 따라 이제는 대량 생산이 가장 중요한 패러다임이 될 수 없다. 특히 소비자들의 요구사항은 더욱 다양해지며, 빠르게 변화하여 기업들은 소비자들의요구에 대응하기 힘들어 지고 있다. 대량 맞춤(Mass Customization)은 이런 흐름을 반영하여 가장 주목 받는 패러다임으로서 대량 맞춤은 고객의 요구에 맞춘 다양한 제품을 저렴한 비용으로 생산해 내는 것이 목적이다. 본 연구에서는 프로덕트 아키텍처 시스템(Product Architecture System)의 이론과 개념을 활용하여 대량 맞춤형 서비스를 실현하는 방법을 구체화하였고 이를 캠핑카의 내부 퍼니처 모델 중심으로 사례 연구하였다. 특히 기존에 기업에서 생산성을 중심으로 제품 플랫폼(Product Platform)과 모듈(Module)을 개발하던 것과는 달리, 소비자의 요구사항을 최우선으로 반영하여 제품 플랫폼(Product Platform)과 모듈(Module)을 개발하고 구성하는 방법을 제시하였고, 그 효용성에 대해 고찰하였다. 연구 결과로는 프로덕트 아키텍처 시스템의 내부 요인을 통해 디자인하고 외부 요인으로 결과물의 효과성을 검증하여 교체성, 재활용성, 라인업, 충전성 등에서 효과적임을 확인할 수 있었다. 추후 프로덕트 아키텍처 시스템을 활용한 디자인 프로세스를 통해 추가적인 실증연구로 이어지길 기대한다.
2000년대 초반까지의 주택공급 정책은 국민들이 살 수 있는 최소한의 주거공간을 확보한다는 의미를 가지고 있어 질보다는 양에 충실한다는 정책이었으며, 인간 생활의 다양성을 고려하지 않은 획일적인 배치의 대규모 아파트를 대량 생산하는 결과를 초래하게 되었다. 이후 경제 성장과 더불어 국민 의식이 높아지고, 생활주기의 변화와 함께 주거수준도 크게 향상되면서 인간 생활의 다양성을 고려하지 않은 획일적 설계에 대한 불만은 더욱 높아지게 되었으며, 이에 따라 거주자의 라이프 스타일을 고려한 맞춤형 설계가 나타나게 되었다. 그러나 고객의 요구사항에 따라 발생되는 다양한 정보를 관리해야 하는 맞춤형 설계에서는 참여자들간의 의사소통, 대량의 자재정보처리, 자재원가관리 등에 대한 현장관계자들의 업무량이 증가된다. 따라서 본 연구에서는 정보관리를 효율적으로 수행할 수 있는 BIM기술을 적용시켜 맞춤형 설계에서 발생될 수 있는 다양한 문제점들을 저감시키고자 하며, 이를 위해 공사참여자들의 업무프로세스를 설계하고자 한다.
75kW에서 1MW 범위의 인버터용 세미큐브는 고객 맞춤형 개발에서 대량 생산까지 고객의 시간과 비용을 절감시킬 수 있다. 최근 수년 동안 산업용 제품(인버터) 시장의 요구는 점점 더 급박해지고 있고, 이로 인하여 개발자들은 기존의 시스템에서 새로운 제품을 생산할 수 있는 결합방법을 고안해내기 위하여 다양한 시도를 하고 있다 주목적은 개발단계에서 생기는 시간과 비용을 절감하기 위함이다. 새로운 제품 개발을 위한 서브 시스템의 품질입증과 신뢰성 등 요구가 증가되고 있고 그 일환으로 세미크론은 표준 사이즈 62mm 모듈을 적용한 모듈화 된 IGBT 스택 플랫폼을 개발했다.
차세대 재생산성 에너지로 각광을 받고 있는 바이오디젤은 현재 주로 알칼리촉매를 이용하는 화학공정으로 생산하고 있으나 고에너지 요구성이며 대규모 생산시 폐수발생 등 환경오염 유발요인이 있기 때문에 친환경 생물공정의 필요성이 대두되고 있다. 생물촉매 리파제(lipase)를 이용하는 친환경 생물공정은 화학공정에 비해 다양한 장점을 제공하고 있으나 고가의 효소생산 비용문제로 실용화에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 저비용의 생물학적 바이오디젤 생산 시스템 구축을 위해 고활성의 효소 개발, 경제적 재조합 대량생산, 반복 재사용을 위한 효소고정화 등을 통해 고효율의 생산반응계를 개발하였다. 우선 바이오디젤 생산공정에 적합한 리파제로서 CalB(Lipase B of Candida antarctica)를 선택하고 분자 진화기술을 이용하여 효소활성을 17배 향상시킨 CalB14를 개발하였다. CalB14를 효모 발현시스템을 이용하여 경제적 대량생산하기 위해 단백질분비를 획기적으로 개선할 수 있는 맞춤형 분비융합합인자기술(TFP technology)을 이용하여 재조합 CalB를 2 grams/liter 수준으로 분비생산하였다. 생산된 효소를 반복 재사용이 가능하도록 다양한 레진에 고정화하였고 최적의 바이오디젤 전환반응용 고정화효소를 개발하였다. 고정화효소를 효율적으로 재사용하기 위해 바이오디젤 생산용 고정상반응기(packed-bed reactor)를 제작하였으며 기질을 12시간내에 95% 이상 바이오디젤로 수십회 이상 반복전환할 수 있는 경제적인 생물학적 바이오디젤 전환 시스템을 구축하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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