• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.78-81
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• 2021

스마트공장 구축사업을 통해 제조업의 생산설비에 센서가 설치되고 각종 공정데이터를 실시간으로 수집할 수 있게 되었다. 이를 통해 제조공정의 설비이상으로 인한 생산중단을 줄이기 위해 실시간 설비 이상 탐지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 생산설비의 이상탐지를 위해 제조데이터를 딥러닝 모델인 Autoencoder(AE), VAE(Variational Autoencoder), AAE(Adversarial Autoencoder)에 적용하여 그 결과를 도출하였다. 제조데이터는 단순 이동 평균 기법과 전처리 과정을 거쳐 입력데이터로 사용하였으며, 단순이동평균 기법의 윈도우 크기와 AE 모델의 특징벡터 크기에 따른 성능분석을 실시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.633-636
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• 2006

오늘날 대부분의 중소제조업체들은 생상 공정의 불합리한 요소제거, 현장의 투명성 및 생산성 향상을 위한 체계적인 생산정보 관리를 요구하고 있다. 본 논문에서는 생산현장에서 발생하는 데이터를 수집, 분석하여 경영자 및 작업자의 의사결정을 지원하는 생산정보 관리를 위한 클라이언트-서버 모델을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.928-931
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• 2013

본 논문에서는 산업공장 내의 생산효율을 높이기 위하여 작업에 대한 지시를 효율적으로 이행하는 시스템을 개발하려고 한다. 모든 공장에서는 자동화와 더불어 안전하고 생산성 높은 시스템을 추구한다. 하지만 대부분의 공장에서는 작업공정이 비체계적이며, 자동화가 이루어지지 않는 실정이다. 제조 공장의 급격한 성장으로 인하여 다양하고 많은 제품이 동시 다발적으로 생산되는 상황에서 적기 생산과 완성도 높은 제품을 위한 작업 제어 관리가 필요한 시점으로 작업에 관련된 데이터를 재정리하는 과정이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 작업공정 전체를 시스템으로 포착하여 각 설비(요소)의 안전 및 생산성 향상을 도모하여야 하며, 작업공정 처리 결과를 입력하여 제어할 수 있는 ATmega보드를 모듈화 해야한다. 본 논문은 입력장치 모듈과 ATmega128, WIFI 모듈을 접목하여 작업공정 데이터를 실시간으로 입력하는 작업공정 입력 시스템을 개발하였다. 이로 인하여 현 제조 공장 생산업무의 작업효율을 크게 향상시키고, 경영 개선에 이바지 하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.204-206
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• 2022

스마트 팩토리(Smart Factory) 고도화의 핵심으로 평가되는 디지털 트윈(Digital Twin)은 현실 세계의 자산과 동일한 속성 및 기능을 가지는 디지털 복제본을 가상의 세계에 구현하는 기술이다. 디지털 트윈 기술이 적용된 스마트팩토리는 생산공정의 실시간 모니터링, 생산공정 시뮬레이션, 생산설비 예지보전 등의 서비스를 지원할 수 있어 생산비용 절감 및 생산성 향상에 기여할 것으로 기대된다. AAS(Asset Administration Shell)는 디지털 트윈을 구현하기 위한 필수 기술로, 현실의 물리적 자산을 디지털로 표현하는 방법을 제공한다. 본 논문에서는 스마트팩토리 내 생산설비를 자산으로 간주하여, 운용 중인 실시간 CNC(Computer Numerical Control) 모니터링 시스템에서 활용할 제조 데이터 수집을 위한 AAS를 설계하였다.

• 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.

• STIMA Bulletin
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• 통권5호
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• pp.24-37
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• 2006

과학기술테이터는 엄격한 평가기준에 의해 신뢰성과 정확성이 보장된 참조표준(standard reference data)값을 지닐 수 있어야 한다. 참조표준은 측정표준을 바탕으로 구하여진 결과 값을 표준화시키는 작업으로서 테잍의 생산조건, 실험환경, 측정방법, 데이터 처리 등이 검토되어 참조데이터(reference data)와 구분된다. 참조표준은 '공인된 수치데이터'로 표현되고 이는 측정결과의 신뢰도를 정량적으로 나타내는 불확도(uncertainty)로 표기된다.본고에서는 참조표준에 대한 의미를 이해하고,평가되지 않은 과학기술 데이터가 어떤 평가 과정을 거쳐 참조표준으로 분류되는지를 알아보기 위해 소재물성분야를 예로 살펴보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.440-442
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• 2012

데이터를 대량 생산하는 스마트 기기가 대거 등장한 요즘 빅데이터는 대용량 데이터를 분석하여 가치 있는 정보를 추출하고 이 지식을 바탕으로 위기에 대응하거나 변화를 예측하는 정보기술이다. 그러나 아직 빅데이터에 대해 분류하거나 분석하는 기술의 연구가 미비하다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터의 개념, 배경, 분석기술 현황에 대해 분석하고 빅 데이터 유형 분석 및 분석 기술의 향후 전망을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.448-450
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• 2016

정보기술과 디지털 경제의 확산으로 대규모의 데이터가 생산되는 정보화시대에서 빅 데이터의 중요성이 강조되고 있으며 다양한 분야에서 이를 응용하고 있다. 빅 데이터 분석도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 R을 이용하여 기상뉴스에 나타난 기상관련 빅 데이터를 분석한다. 다양한 뉴스에서 기상 관련 데이터를 수집하고 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지 빈도 조사를 수행한다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제30권3호
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• pp.459-471
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• 2023

뱀장어 생산단계 안전성조사 부적합여부에 영향을 미치는 특성변수를 베이지안 네트워크(BN) 모델을 적용하여 분석하였다. 2012년부터 2021년까지의 통합식품안전정보망(IFSIN)의 뱀장어 생산단계 안전성조사 데이터에 양식장의 HACCP 정보, 지리적 정보 및 용수환경 데이터를 연계하여 BN 모델을 수립하였다. 뱀장어의 부적합여부에 영향을 주는 특성변수로 양식장의 HACCP 인증여부, 양식장의 이전 5년간 검사대상 유해물질의 검출여부, 해당 양식장의 이전 5년간 부적합적발이력, 사용되는 용수환경의 적정성이 제안되었으며, 이때 용수환경의 적정성은 총대장균군과 총유기탄소량으로부터 산출되었다. 뱀장어 부적합이 발생할 확률이 가장 높은 경우는 지난 5년간 검사대상 유해물질의 검출이력이 있으면서 동시에 부적합 적발 이력이 있는 HACCP 인증을 받지 않은 양식장으로서, 용수환경도 총대장균군 또는 총유기탄소가 높아 오염이 의심되는 용수를 사용하는 경우로 이때 부적합이 발생할 확률은 24.5%로 뱀장어 생산단계 안전성 조사 시 부적합률인 0.26%의 94배 높았다. 2022년 1월부터 8월까지 뱀장어 양식장 안전성조사 결과를 시험용 데이터세트(6,785건 중 부적합 15건)로 하여 BN 모델의 적정성을 검토하였다. 영향강도가 높았던 설명변수인 HACCP, 검출이력, 부적합이력으로 구성한 BN 모델을 시험용 데이터세트에 적용한 결과 부적합일 확률이 15.8%로 시험용데이터의 부적합률인 0.22%의 약 71.4배 개선할 수 있었다. 그러나 이 모델의 재현율은 0.2에 머물렀는데, 이는 특히 부적합항목인 유해물질의 기준·규격이 신설되어 해당 양식장에서 검사기록이 없는 경우와, 매우 드물게 발생하여 10년 동안 검출이력이 없어 학습데이터세트에는 없는 경우이었다. 베이지안 네트워크를 적용하여 부적합확률이 높은 생산단계 안전성 조사대상을 선정하게 되면 설명변수별로 시나리오에 따라 부적합확률을 설명가능하게 되어 다른 머신러닝 알고리즘을 적용하는 경우 지적되어온 설명불가능이라는 문제점을 해소할 수 있으며, 향후 안전성조사 데이터 축적 시 용이하게 모델 업데이트가 가능하며 이를 통해 모델의 예측성능개선도 기대할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.388-395
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• 2015

본 논문은 한국 정보통신산업의 생산성 변화를 분석하고 시사점을 도출한다. 분석방법은 11개의 한국 정보통신산업의 횡단면자료와 8개년의 시계열 데이터를 이용한 패널분석이다. 분석 결과로 전 기간에 걸쳐서 정보통신산업의 노동생산성과 자본생산성, 그리고 총요소생산성은 정(+)의 부호를 나타냈다. 정보통신산업 생산성의 변화는 먼저 총요소생산성은 2008년 이후 감소한 것으로 나타나 기술수준과 경영수준의 향상이 없었던 것으로 판단된다. 그리고 노동생산성은 증가했지만 자본생산성은 감소한 것으로 나타났다. 특히 자본생산성의 감소가 폭이 상대적으로 크다. 이러한 결과는 그동안 한국경제의 주력산업으로서 정보통신산업에 대한 양적투자의 증가에 의한 성장에도 불구하고 생산성이 개선되지 못하여 정보통신산업의 근본적인 경쟁력의 향상이 이루어지지 않았음을 의미한다.