정보화 사회의 발전과 인터넷의 급속한 확산으로 인하여 디지털 콘텐츠에 대한 수요 및 생산되는 콘텐츠의 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 그러나 디지털 콘텐츠는 생산 및 수집 시기, 그리고 저장 방법 등에 따라 그 형태가 매우 다양하므로 디지털 콘텐츠를 표준화할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠의 메타데이터 타입을 표준화하기 위한 새로운 메타데이터 타입을 정의한다. 제안하는 메타데이터 타입은 XML 형태로 기술하며 디지털 콘텐츠의 국제 표준 메타데이터인 더블린코어에 기초하여 정의한다. 제안 방법은 더블린코어에서 정의한 주요소에 역할 속성을 추가하여 콘텐츠 생산에 직간접적으로 영향을 준 생산자 정보를 표현할 수 있다. 또한 제안하는 방법은 콘텐츠 생산에 관련된 연관 콘텐츠 정보를 유지함으로써 디지털 콘텐츠 간의 연관 관계를 표현 할 수 있다.
본 논문은 장비엔지니어링 시스템(EES) 프레임워크에서 반도체와 광전자 제조장비를 위한 새로운 하이브리드 생산설비데이터 습득 시스템을 설계하고 구현한다. 장비엔지니어링 분야에서 장비로부터 수집되는 데이터 량이 급격히 증가하고 있다. 제안된 HEDAS(Hybrid Equipment Data Acquisition System)는 EES 프레임워크에서 발생하는 대용량의 실시간 데이터를 효율적으로 처리한다. 또한, 제안된 시스템은 실시간 EES 응용 뿐만 아니라 비실시간 EES 응용을 지원할 수 있다. 실시간 EES 응용을 위해서 HEDAS는 메모리 기반의 연속질의와 필터링 기술을 이용하여 고속의 실시간 처리를 수행한다. HEADS는 비 실시간 장비 데이터를 HEADS 기반의 데이터베이스 또는 기존의 데이터베이스에 선택적으로 저장할 수 있다. 특히, 급격하게 증가하는 장비 데이터에 대해 디스크 저장 비용을 절감하기 위해 타임스템프 기반의 압축 인덱싱과 질의처리 기법을 제공한다. HEDAS는 EES 프레임워크에서 대용량의 실시간 및 비 실시간 장비 데이터를 수집하여 다양한 EES 응용에 수집된 데이터를 전송할 수 있는 효율적인 시스템이다.
현재 국내 외 제조 산업은 기업 시스템의 노후화 등의 많은 문제들이 발생하고 있다. 현재의 자동차 부품공장에서의 불량품에 대한 처리방법은 제품의 생산이 완료된 후 테스트 단계를 거쳐 양품과 불량품을 분류하고 불량품이 발생하면 생산을 중단하고 생산라인의 상태를 점검하는 방식이다. 본 연구에서는 자동차 부품공장의 생산라인에서 불량품 생산을 줄이고 생산라인 가동시간의 지연을 줄이기 위한 불량 예방 모니터링 시스템에 대해 제안한다. 불량 예방 모니터링 시스템은 제품 조립의 각 단계 마다 테스트를 통해 데이터를 수집하고, 수집한 데이터에서 불량이 예상되면 알람 기능을 이용해서 경고를 하도록 설계하였다. 경고 메시지를 통해 불량이 예상되는 곳에 대해 조기에 조치하여 불량품이 나올 확률을 최소한으로 하고 제품의 생산지연 시간을 줄이는 것을 목표로 한다.
최근 중소기업은 세계적인 경쟁력을 갖추기 위해서 공정/품질/에너지 데이터 집계가 자동 또는 실시간으로 처리할 수 있는 산업 구조로 급격하게 변화하고 있다. 특히, 중소기업 생산 공정에서 생산되는 실시간 정보 분석은 중소기업의 유의미한 성과들을 분석, 예측, 처방 및 이행하는 새로운 공정 프로세스 형태로 진화해 가고 있다. 본 논문에서는 중소기업에서 생상되는 데이터를 고도화할 수 있도록 중소기업의 자동화 생산 정보 시스템을 빅데이터화 할 수 있는 플랫폼 구축 모델을 제안한다. 제안 모델은 스마트한 중소기업의 데이터 수집을 위해 중소기업에서 생산되는 제품의 기본 정보에 대한 다양한 데이터를 활용해 중소기업의 운영 효율화(컨설팅 및 교육 등) 및 전략적 의사결정을 지원할 수 있는 기능이 있다. 또한, 제안 모델은 종소기업의 정보 공유 및 시스템 연계가 원활하게 서로 다른 지역적 특성 및 분야를 가지는 중소기업들간에 긴밀한 협조가 가능한 것이 특징이다.
본 발표에서는 KISTI에서 현재 구축하고 있는 인체 데이터의 현황과 인체 데이터를 포함한 과학 데이터 리파지터리의 구축과 활용에 대한 전반적인 내용을 소개한다. 인체 데이터는 인체 절단면 영상을 중심으로 한 Visible Korean 데이터와 CT, MR 영상과 인체 뼈대 물성을 중심으로 한 Digital Korean 데이터로 나누어지며 이들 데이터의 제작 과정과 활용 내용을 주로 소개한다. 과학 데이터 리파지터리 구축 내용은 현재 국가의 연구개발 예산으로 수행되고 있는 연구과제에서 생성된 다양한 과학 데이터들을 국가적 차원에서 수집, 관리, 유통시키기 위해 기관별 또는 분야별로 과학데이터센터를 육성하고 이를 거점으로 하여 국내의 과학데이터가 수집, 관리, 유통, 활용될 수 있도록 국가적 과학데이터 관리체계를 구축한다. 또한 이렇게 수집된 과학데이터의 활용을 위해 연구자들이 데이터 기반의 연구 과제를 수행할 수 있도록 데이터 기반의 첨단 연구 환경을 구축하고 연구에 필요한 S/W, H/W 및 기타 필요한 IT 기반의 요소기술들을 개발, 지원한다. 또한 KISTI가 제작 주체가 되어 생산한 상기의 인체 데이터뿐만 아니라 의료 관련 분야의 연구 현장에서 생산되고 있는 다양한 인체 데이터를 수집, 관리, 공유할 수 있도록 인체 데이터 리파지터리를 구축하기 위해 Visible Korean, Digital Korean 데이터를 포함한 다양한 의료 데이터의 리파지토리를 설계하고 이러한 의료 데이터 기반 연구의 활성화 및 데이터 리파지터리의 활성화를 위한 정부 및 분야별 커뮤니티 차원의 다양한 대책들을 소개한다.
데이터 웨어하우스이 데이터 아키텍쳐가 결정되면 모델링 과정을 거쳐 DB를 생성한다. 그런데 데이터 웨어하우스 DB가 제 역할을 수행하기 위해서는 필요한 데이터가 축적되어 있어야 한다. 데이터 웨어하우스는 자체적으로 데이터를 생산하는 것이 아니고 이미 존재하는 데이터를 집대성하여 재구성하는데, 데이터 원천의 대부분은 업무용 시스템이며 일부 데이터를 활용한다.
최근의 의료 데이터는 대용량의 디지털 이미지로 생산된다. 이러한 대용량 이미지를 처리하기 위해서는 많은 처리 능력과 대량의 데이터 저장 공간이 필요하다. 현재 각 병원에서 생산되는 의료 이미지는 개별적으로 구축되어있는 PACS[3]에 저장하고 관리한다. 이러한 의료 환경속에서 대량의 데이터 저장공간 확보뿐 아니라 환자들의 중복 검사 방지, 의료 연구를 위한 풍부한 데이터 제공을 위해 각 병원의 의료 데이터를 통합하고 접근하기 위한 방법의 필요성이 증대되고 있는 상황이다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위해 그리드 컴퓨팅 기술을 도입하여 고효율의 처리 능력과 풍부한 데이터 저장 공간을 제공하고자 하였으며, 원격의 사용자가 지역적 데이터에 접근할 수 있도록 하는 데이터 관리 서비스를 웹서비스로 제공하는 방법에 대해 제시하였다. 또한, 프로토타입을 설계, 구현하여 실제 가능성에 대해 확인하였다.
최근 컴퓨팅 성능의 급격한 발전으로 이를 통해 생산되는 데이터의 크기 역시 매우 커지고 있다. 이는 로터 시뮬레이션 분야에서도 마찬가지인데, 과거에는 백만개 정도의 격자 데이터 정도만을 다루었던 것에 비해 최근에는 1억개 이상의 격자 데이터를 다루려는 시도가 계속되고 있다. 그러나 이렇게 생산된 대용량의 시변환(time-variant) 유동 데이터는 그 크기가 매우 크기 때문에 일반 PC에서는 실시간으로 가시화하기에 곤란한 경우가 많다. 또, 이러한 로터 시뮬레이션 데이터는 매우 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 초보자가 이 데이터에서 vortex와 같은 중요한 정보를 뽑아서 가시화하는 데에는 많은 어려움이 있어 왔다. 본 논문에서는 일반 PC에서 가시화하기 어려운 대용량 로터 시뮬레이션 데이터를 고성능 가시화 컴퓨터와 VTK를 이용해서 빠르게 가시화하기 위한 방법을 서술한다. 또, 복잡한 데이터 내부의 중요한 정보들을 자동으로 빠르고 간편하게 표출하기 위한 방법을 제안한다.
플라즈마 공정장비 지능화를 이루기 위해서는 플라즈마 공정장비에서 플라즈마를 생성하는 다양한 조건 값에 따라 변화되는 플라즈마의 상태 값이 필요하며 이러한 데이터를 수집하기 위해 여러 종류의 측정 센서를 사용한다. 측정 센서에서 생산된 데이터를 이용하여 다양한 분석 기법을 사용하여 플라즈마 생성 조건 및 센서 데이터의 주요한 특징점 간의 관계성을 파악함으로써 플라즈마 공정장비의 상태를 진단할 수 있다. 이를 위해 플라즈마 공정장비에서 생산된 데이터를 기반으로 다양한 데이터 분석 연구를 통한 데이터간의 연관성을 보여주도록 한다.
본 논문에서는 시뮬레이션을 이용하여 대부분의 공정이 수작업으로 이루어지고 있는 수산가공 공장의 생산성 향상을 위한 제조데이터 활용 시스템을 제안한다. 제안된 내용은 플랜트 시뮬레이션을 이용하여 생산공정 모델링을 제작하고, 이로부터 가상의 제조데이터를 수집하여 생산량, 작업공정 시간 등 최적화된 공정 프로세스를 도출한다. 또한 제조데이터 수집 및 분석을 위하여 공장 내 수기로 작성되는 제조데이터를 정형화하여 제조데이터 플랫폼에 저장하고, 저장된 데이터의 시각화, 실시간 모니터링 등 데이터 시각화 및 시뮬레이션과 연동된 공정 프로세스 예측 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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