프로세스 산업 군에 속하는 압출 공정에서도 스마트팩토리 구축의 필요성은 증가하고 있다. 그러나 대부분의 압출 생산 현장에서는 생산방식이 연속적이며, 데이터의 속성이 비정형적이므로 데이터 처리의 어려움을 겪고 있다. 많은 중소기업 공장에서는 데이터 수집을 위해 수기 기록을 주로 하고, 바코드를 많이 활용하고 있다. 생산에 관련된 데이터를 종이양식에 수기 기록하게 되면 별도의 EXCEL프로그램 등에 다시 기록해야 하는 이중 작업을 할 수 밖에 없는 단점이 있다. 바코드는 주로 재고관리에 활용하고 있으며 프린팅을 위한 유지보수 비용이 요구된다. 또한 설치를 완료하면 변경이 어려워 활용성이 낮다고 할 수 있다. 이를 해결하기 위해 데이터의 수기입력이 아닌 NFC 센서를 활용한 방법론을 제시하였다. 이를 가능하게하기 위해 공장 내에 인터넷이 가능하도록 무선 네트워크 환경을 구축하였고 생산 공정프로세스를 분석하고 이를 기반으로 관계형 데이터베이스를 구축하였다. 비접촉 근거리 통신방식(NFC: Near Field Communication, 이하 NFC)을 통한 생산 실적 자료 입력 방법을 연구하였고, EXCEL 프로그램의 피벗 기능을 사용하여 제품 생산 시 발생할 수 있는 품질문제에 대해 쉽고 빠르게 분석하여 원인을 파악하고 조치할 수 있게 하는 분석방법을 구현하였다. 결과적으로 NFC 기능을 활용한 데이터 입력이 자동화되었으며, 작업자의 데이터 처리 시간 감소라는 정량적 효과를 얻게 되었다. 또한 입력된 데이터를 활용하여 품질 문제로 인한 Bottleneck이 개선된 사례를 제시하고자 한다.
제조 산업에서 키워드로 많이 다뤄지는 4M데이터(man, method, machine, martial)는 생산에 효율성을 높이기 위한 중요한 요소이다. 규모가 작은 기업일수록 4M관련 데이터 관리가 잘 안되고 있다. 관리를 잘하는 기업이라도 수집하고 저장만 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 수집하고 저장되어 있는 4M데이터를 활용해 생산한 상품에 대한 생산당시 상황을 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 이용해 생산라인의 상황을 한 눈에 파악이 가능하고 주로 문제가 발생하는 공정과 관련 요인 파악을 통해 불량률을 줄이는 연구를 할 수 있다.
본 연구에서는 광산 현장에서 트럭 운전자들이 스마트 기기를 이용해 원석 생산 데이터를 기록하고, 이를 이용해 PC 환경에서 작업일지(운행일지)를 작성할 수 있는 애플리케이션을 개발하였다. 이를 위해 국내에서 가행 중인 4곳의 광산을 연구지역으로 선정한 다음 현장에서 사용하고 있는 작업일지를 확보하였다. 광산별로 작업일지에 포함되는 정보 요소를 분석하였다. 광산별로 작업일지 작성을 위해 기록하는 정보와 양식이 서로 다르므로, 원석 생산 데이터 기록과 작업일지 작성을 위한 애플리케이션은 연구지역 맞춤형으로 4종을 개발하였다. 블루투스 비콘의 신호를 수신하는 방법과 사용자가 직접 애플리케이션을 조작하는 방법으로 원석 생산 데이터를 기록할 수 있다. 기록된 데이터 파일은 클라우드 서버에 업로드되고, 업로드된 파일은 PC 환경에서 작업일지 작성 애플리케이션에 의해 현장에서 사용하는 형태의 작업일지로 변환할 수 있다.
2020년 2월, 경기도는 지역화폐를 이용하여 데이터를 생산한 경기도 지역 주민 사용자에게 데이터 배당을 세계 최초로 지급하였다. 현재, 데이터 배당은 데이터를 생산한 소비자에게 지급이 되고 있으나, 본 논문은 부가가치 창출 기여도에 따른 데이터 배당 자격 확대에 대한 연구를 하였다. 첫째, 데이터 배당 수급 대상자가 데이터를 생산한 소비자만이 가지는 것이 옳은 것인가에 대해 문제 제기를 하였다. 둘째, 부가가치 창출에 영향을 미친 데이터 가치화 기준 4요소를 분석하여 부가가치 창출에 영향을 주는 객체를 파악하였다. 4요소는 생산성, 유효성, 구체성, 활용성으로 구분하였고 각 요소에 해당하는 객체를 분석하였다. 그에 따라, 플랫폼 노동자의 부가가치 창출 기여 여부를 파악하였다. 결론적으로, 데이터 배당의 수급 대상자는 최초 데이터 생산 주체인 소비자뿐만이 아닌, 부가가치 창출을 위한 데이터 가치화의 구체성에 기여를 한 플랫폼 노동자도 자격을 가질 수 있음을 확인하였다. 본 논문은 해당 객체들 중 플랫폼 노동자를 중심으로 한 데이터 배당의 필요성에 대해 연구의 중심을 두었기에, 플랫폼 노동자 이외에 부가가치에 영향을 미친 객체들의 타당성에 대해서는 제외한다.
전력망의 역할은 안정적인 전력공급이 최우선이다. 예고 없는 불안정한 상황에 대한 여러 가지 대비에 대한 방안이 필요하다. 기상 데이터를 활용하여 탐구적 데이터 분석을 통한 피처 간의 관계를 파악하여 머신러닝 기반의 에너지 생산 예측 모형을 모델링한다. 본 연구에서는 주성분분석을 사용하여 에너지 생산 예측 시 영향을 미치는 피처를 추출하였으며 머신러닝 모델에 적용함으로써 예측 신뢰도를 높였다. 제안한 모형을 사용하여 특정 기간을 대상으로 생산 에너지를 예측하고 해당 시점의 실제 생산 값과 비교함으로써 주성분분석을 적용한 에너지 생산 예측에 대한 성능을 확인하였다.
최근 정보통신 기술을 다양한 분야에 접목하여 융합 서비스를 제공하는 연구 및 개발이 진행되고 있다. 특히 농수산 분야에 RFID 기술을 이용하여 생산 이력 관리하거나 센서 네트워크를 적용하여 생산 환경의 데이터를 수집하고 있다. 본 논문에서는 습도, 온도, 이산화탄소, 조도 센서 등의 양돈 환경을 실시간 감시 응용을 개발하기 위해 지도 기반의 기본 시스템 구조, 데이터베이스 구조, 지도 및 센싱 데이터 도시 알고리즘 등을 제시한다. 이를 통해 각 양돈사에 설치된 센서 데이터를 지도 상에서 직접 현재의 양돈 환경이 상태를 확인하고, 각 시간대별, 센서별로 구분하여 실시간 센싱 데이터를 감시 할수 있다. 이 연구 결과는 돼지들이 성장할 수 있는 최적의 환경을 구축하고, 돼지의 생육에 투입되는 사료 등을 최소화하고 최적의 생육환경을 조성하여 생산성을 높이는 데 도움이 될 것으로 사료된다.
소프트웨어 개발에 있어서 표준을 지키는 것은 개발하는 동안에는 개발생산성을 높일 수 있고, 유지보수를 용이하게 해 주는 장점이 있다. 데이터 표준화 지원을 위하여 데이터를 승인된 약어의 조합으로서 구성하고, 코드, 규칙 및 메시지를 관리하여 소프트웨어 내에 사용되는 데이터를 표준화 시킨다. 본 연구에서는 여러 소프트웨어를 개발하는 환경에서 데이터 표준화 지원을 위한 방법론을 제시한다. 데이터의 표현 구조를 정의하고, 각 데이터에 대한 등록 절차를 제시함으로써 표준화를 이룰 수 있다. 이러한 방법론을 이용하여, 대우정보시스템에서 전사의 데이터 표준화 지원을 위하여 NICE-GEN 이라는 CASE(Computer Aided Software Engineering) 도구를 개발했고, 실제 소프트웨어 개발에서 높은 개발생산성을 보여 주었다.
우리나라 중소기업은 현재 국내 외 다양한 환경 요인(경쟁력 확보 및 우수 제품 개발 등)으로 인하여 산업 구조가 과거에 비해 빠르게 변화하고 있는 상황이다. 특히, 인공지능과 관련된 다양한 장비가 제조현장에 투입되면서 스마트팩토리 환경에서 생산되는 데이터 수집 및 활용의 중요성이 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 최근 중소기업 제조 현장이 스마트팩토리화 되면서 제조 현장에서 생산되는 제품의 프로세스를 향상시키기 위한 인공지능 기반 스마트팩토리 모델을 제안한다. 제안 모델은 갈수록 치열해지는 제조 환경의 경쟁력 확보 및 생산 비용 절감을 최소화시키는 것이 목적이다. 제안 모델은 인공지능 기반의 스마트팩토리 현장에서 생산되는 제품의 정보뿐만 아니라 제품 생산에 소비되는 노동력, 노동 근무 시간 및 가동 공장기계 상태 등을 모두 고려하여 관리한다. 또한, 제안 모델에서 생산되는 데이터는 유사 기업과 시스템 연계 및 정보 공유가 가능하기 때문에 제조 현장 운영의 기업간 전략적 협력이 가능하다.
최근 연구 환경과 연구 패러다임이 데이터 중심(Data-Driven)으로 변화되고 있다. 특히, 공공 연구성과의 개방과 공유에 기반한 오픈 사이언스(Open Science)가 과학 연구의 글로벌 어젠다로 새롭게 부각되고 있다. 해외에서는 공적 지원에 의해 수행된 연구에서 생산되는 과학데이터의 공유 활용을 위한 정책이 적극적으로 시행되고 있어, 국내에서도 '오픈 연구데이터'를 위한 정책과 인프라 구축이 시급한 상황이다. 본 연구에서는 국내 과학기술 분야 연구기관의 과학데이터 생산, 관리, 활용 현황을 조사했다. 국가과학기술연구회 소속 22개 정부출연 연구기관과 국내 20개 대학의 연구자를 대상으로 과학데이터 생산, 관리, 활용현황, 과학데이터 공유 활용 참여 의지, 과학데이터 공유 활용 요구사항 등 5개 관점의 심층인터뷰를 실시했다. 이를 기반으로 과학데이터 공유 활용을 위한 시사점과 개선방향을 도출했다.
1980년대 이후 특허 데이터를 이용한 많은 연구가 있었지만, 특허문서에 나온 기술 개발자의 정보를 이용한 연구는 큰 진전을 이루지 못하였다. 이는 해외 모든 국가의 경우 특허에 기재된 개발자의 이름만으로는 동일인 파악이 어렵기 때문이다. 한국 특허 데이터에 포함된 개발자의 식별번호, 생년, 그리고 성별 정보를 이용하여, 본 연구는 생애주기에서 개발자의 기술개발 생산성이 어떻게 변하는지, 세대별로 생산성의 향상이 있었는지 분석하였다. 앞으로 이 개발자 패널데이터를 이용하여 기술개발의 중요한 요소인 기술인력에 관한 연구가 크게 진전되리라고 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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