• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2016.08a
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• pp.93-96
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• 2016

현존하는 모든 데이터의 90%가 지난 2년 내 생산된 것이지만, 보존되는 데이터의 비율은 매년 17% 하락하고 있다. 본 연구에서는 연구데이터를 보존하기 위해 연구데이터 관리 정책을 살펴보고자 한다. 자연과학 분야에 비해 데이터 관리의 제도적 기반이 미약한 인문사회 분야의 연구데이터 정책 사례를 살펴보았다. 미국의 ICPSR, 캐나다의 SSHRC, 영국의 AHRC의 웹사이트에서 데이터 관련 정책을 참고하여 조사하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.35 no.1
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• pp.39-45
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• 2011

The processes for manufacturing a product differ depending on the characteristics of the product, and the information used or generated by the processes also varies. To implement a flexible and configurable Manufacturing Execution System (MES), a Data Acquisition System (DAS) that takes into consideration the characteristics of the manufacturing system is required. In this study, we design an information acquisition system that can process the information on equipments of a shop floor in real-time and that is adaptive to the changes in the shop floor. The system has a data parser module for flexible processing of the equipment status, a data mapper module to link the equipment status with a manufacturing process, and an SOA-based data integration module to transmit the processed information to other information systems such as MES and ERP. From the results of pilot study, its maintenance is easy even if new equipment or new manufacturing processes are adopted or if the equipments are rearranged.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.4
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• pp.531-540
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• 2019

Existing dozer productivity computation models use different input variables, formulas, productivity correction factors, and experimental data source. This paper presents a method that characterizes the productivity outputs obtained by the PLS model and the Caterpillar model that are accepted as industry standards. The method identifies the input variables to be collected from the site, the performance charts to be referenced, and the formulas and implements them in a single computational tool. This study verifies that the PLS model may replace the manual computational process of Caterpillar model by eliminating reliance on graphics manipulation. Replacing the Caterpillar model with the PLS model and implementing the process as a function contributes to assess the productivity of a dozer timely by encouraging to utilize real-time information collected directly from the site. This study allows researchers and practitioners to effectively deal with the values of productivity correction factors collected from the job site and to control the productivity. The practicality and effectiveness of the method have been validated by applying to a project case.

• Smart Media Journal
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• v.6 no.3
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• pp.68-74
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• 2017

Big data processing processes various types of data such as files, images, and video to solve problems and provide insightful useful information. Currently, various platforms are used for big data processing, but many organizations and enterprises are using Hadoop for big data processing due to the simplicity, productivity, scalability, and fault tolerance of Hadoop. In addition, Hadoop can build clusters on various hardware platforms and handle big data by dividing into a name node (master) and a data node (slave). In this paper, we use a fully distributed mode used by actual institutions and companies as an operation mode. We have constructed a Hadoop cluster using a low-power and low-cost single board for smooth experiment. The performance analysis of Name node is compared through the same data processing using single board and laptop as name nodes. Analysis of influence by number of data nodes increases the number of data nodes by two times from the number of existing clusters. The effect of the above experiment was analyzed.

• Korean small business review
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• v.41 no.4
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• pp.1-36
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• 2019

The purpose of this study is to identify the relationships among purposes and contents of smart factory building and continuous utilization of smart factory. Specifically, this study identifies two types of purposes of smart factory building as follows: (1) improving productivity, (2) increasing flexibility. In this study, three aspects of smart factory building contents were suggested like this: (1) automation area (facility automation vs. work automation), (2) big data system focus (radical transformation vs. incremental improvement), and (3) value chain integration area (internal value chain integration vs. external value chain integration). In addition, we looked at how firm size moderates the purposes - contents - continuous utilization of smart factory relationship. A questionnaire survey was conducted on 151 manufacturing companies. More specifically, out of 151 companies, 100 are small-and-medium-sized enterprises and 51 large-sized enterprises. All questionnaires were targeted at companies with Smart Factory level above level 2. The analysis results of this study using Smart PLS statistical programs are as follows. First, the purposes of smart factory building including increasing productivity and flexibility had positive impacts on all of the contents of smart factory building. Second, all of smart factory building contents had positive impacts on the continuous use of smart factory except big data system for incremental improvement of manufacturing process. Third, the impacts of smart factory building purposes implementation on smart factory building contents varied depending on whether the purpose is productivity improvement or flexibility. Fourth, it was founded that firm size moderated the relationships of purposes - contents - continuous utilization of smart factory in such a way that large-sized firms tend to empathize the link between flexibility and smart factory building contents for continuous use of smart factory, while small-and-medium-sized-firms emphasizing the link between productivity and smart factory building contents. Most of the previous studies have focused on presenting current smart factory deployment cases. However, it is believed that this research has made a theoretical contribution in this field in that it established and verified a research model for the smart factory building strategy. Based on the findings from a working-level perspective, corporate practitioners also need to have a different approach to smart factory building, which should be emphasized depending on whether their purpose of building smart factory is to increase productivity or flexibility. In particular, since the results of this study identify the moderating effect of firm size, it is deemed necessary for firms to implement a smart factory building strategy suitable for their firm size.

• CDE review
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• v.13 no.1
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• pp.14-19
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• 2007

PLM과 ERP의 정보 및 프로세스 통합은 개개의 기여도 함보다는 훨씬 큰 종합적인 이익을 가져오기 위하여 조직 전반에 걸쳐서 사용자들의 생산성을 제고한다. 그러나 이러한 이익을 얻기 위하여 정보는 조직을 통하여 자유로운 흐름이 있어야 한다. 이러한 통합의 범위를 결정하는 것은 복잡한 작업이 될 수 있다. 반드시 고려되어야 할 인자로는 다음과 같다. - 데이터 및 포로세스 소유권 - 정보의 마스터 출처 정의 - 필요한 통합 수준 - 제품 설계 및 생산의 두 영역에 걸쳐있는 프로세스를 어떻게 관리할 것인가? - 공통된 용어를 사용 각 회사에서 PLM과 ERP를 통합하는 최상의 방법을 결정할 때, 필요로 하는 것에 우선권을 두어야 한다. 즉, 희망하는 것 보다는 비즈니스상 요구되는 사항에 대한 것이다. 개발, 초기적용, 진행중인 유지보수를 포함하여 소유총비용(total cost of ownership)을 계산한다. PLM-ERP 통합은 데이터 통합 그 이상의 작업임을 명심하여야 한다. 이익을 최대화하기 위하여 제품과 관련된 정보, 프로세스. 조직 및 구성원의 광범위한 범위를 포함하여야 한다. 기업의 진취적인 노력에도 불구하구, 경영진의 지원은 성공에 결정적이다. 고심하고 있는 경영진이나 문제들을 인정하고 있는 사람들은 제품개발 프로세스 내에서 PLM과 ERP 통합의 필요성, 솔루션 및 이익에 대하여 필요한 교육을 제공받는 것을 필요로 하고 있다. 더욱이 그들은 성공을 보장하는 통합, 지침제공, 후원 및 자원의 사전 행동하는 지지자가 되기를 희망한다.

• Review of KIISC
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• v.32 no.5
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• pp.53-66
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• 2022

최근 몇 년 동안 엄청난 양의 데이터 혁신이 진행되어왔고, 그에 따라 소프트웨어 개발의 편리성을 위해 오픈소스를 사용하는 경우가 많아졌다. 이로 인해 소프트웨어 생산성 측면에서는 많은 도움이 되었지만, 보안 관점에서는 많은 문제를 야기했다. 이러한 OSS 사용에 따른 위험을 줄이고자 OSS 추적성을 위한 도구를 사용하는 방법이 지속적으로 개발되었지만, 아직까지도 OSS 사용에 따른 위험은 증가하고 있다. 이에 본 논문은 OSS 추적성의 보완을 위한 SBOM(Software Bill of Materials)의 정의와 현재 국외 SBOM 추진 동향에 대해 소개하고자 한다.

• STIMA Bulletin
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• s.5
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.231-233
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• 2018

부산항은 "한진 해운 파산"과 같은 불확실한 해운 상황에도 불구하고 2017년도 2,000만 TEU 이상 물동량을 처리하였다. 선박 생산성 또한 높은 수준으로 세계에서 가장 바쁜 터미널 6위를 달성하였다. 우리는 이러한 높은 수준을 유지하기 위하여 고객에게 생산성뿐만 아니라 고품질의 안전성 또한 제공하여야한다. 부산항 'A' 터미널에서 발생한 지난 3년간의 사고 데이터를 분석하여 어떤 장비가 가장 많이 사고를 발생하였고 어떤 위험점이 가장 높은지를 위험성 평가기법으로 알아보고, 이러한 사고를 미연에 방지하기 위한 방안을 보우타이 기법을 활용하여 제시하고자 한다. 실증자료를 분석한 결과 터미널 내의 이동장비 중 야드 트랙터의 충돌사고가 가장 높은 것으로 나타났다. 안전한 부산항을 만들기 위하여 우리는 가장 먼저 야드 트랙터의 충돌사고 예방법 (Control measure)과 사고 발생 시 대처방안 (Recovery measure)을 철저히 준비하여 사고를 미연에 방지하여야 할 것이다. 본 연구의 결과는 관련 실무에 다양한 시사점을 제공하였다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.5 no.5 s.21
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• pp.65-75
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• 2004

Labor management has been considered as an important task in construction industry. However, labor management has not yet been systematically performed because of the wide variety of factors of construction industry such as the field work, the complexity of the work process, the daily employment. Most of the present labor managements are performed to collect the information of the number of labors input during the work period, and to calculate labor cost. The information of activities performed by labors can be effectively used to analyze project status related to schedule, cost and productivity, but the present labor management systems are not based on the activities. The main objective of this research is to develop a labor information management system using IT tools in order to measure the number of labors input on the activities, and to convert the labor information into productivity data. It is anticipated that the effective use of the developed system would be able to effectively assist the scheduling and cost management of a project.