• 기계와재료
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• 제23권1호
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• pp.72-81
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• 2011

c-MES 설비지원 플랫폼은 다양한 제조 공정에 따른 설비별 상태 정보를 유연성 있게 수집하기 위한 모듈화 된 플랫폼 기술로서, 제조업 관련 IT 솔루션을 도입하기 어려웠던 중소기업에 적합한 맞춤형 MED로 생산성 향상을 통한 경쟁력 상승 효과가 크다. 제어기 유무에 따른 공작기계별 설비 직접 인터페이스 방법은 생산 현장의 다양한 상태 정보를 실시간 수집하는데 있어 높은 유연성을 자랑한다. 또한 설비 직접 인터페이스를 통해 수집된 데이터는 설비 정보 수집 모듈을 통해 변환/가공되고, gauges/charts를 이용하여 HMI로 제공하는 생산 공정 추적 관리 모듈을 통해 작업/관리자가 장비제어가 가능하도록 도와준다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권6호
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• pp.565-575
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• 2022

최근 디지털 설계기술의 발전에 따라 건축가의 창의성을 극대화한 비정형 설계가 급증하고 있다. 그러나 다양한 비정형 곡면을 구현하기에는 많은 어려움이 발생하고 있다. 비정형 형상구현을 위한 패널분할은 mesh, developable surface, tessellation, subdivision 등의 분할기법이 적용된다. 비정형 패널의 제작 시 이러한 분할기법의 적용과정은 복잡하고 생산데이터 추출에 많은 인력과 시간이 투입된다. 따라서 비정형 건물의 설계 후 패널제작을 위한 생산데이터 추출과정을 빠르고 체계적으로 수행할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 이에 본 연구는 빌딩모델, 생산장비 성능, 패턴정보를 종합적으로 고려하여 비정형 패널의 생산데이터 자동생성을 위한 수학적 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 패널분할 시 수학적 알고리즘을 제시하였고, 비정형 곡면으로의 Mapping을 통해 CNC 장비를 위한 생산데이터를 추출하였다. 본 연구의 결과는 비정형 콘크리트 패널 생산을 위한 데이터 자동생성을 가능하게 하여 생산성 향상과 원가절감에 기여한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.101-102
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• 2019

산업용 IoT (IIoT)는 최근들어 제조 시스템의 중요한 구성 요소로 간주된다. IIoT를 통해 시설에서 감지된 데이터를 수집하여 작동 조건을 적절하게 분석하고 처리한다. 여기서 비정상적인 데이터는 전체 시스템의 안전성 및 생산성을 위해 신속하게 탐지되어야한다. 기존 임계 값 기반 방법은 임계 값 미만의 유휴 오류 또는 비정상적인 동작을 감지 할 수 없으므로 IIoT에 적합하지 않다. 본 논문에서는 예측 구간과 우선 순위기반 스케줄링을 이용한 분할 선형 회귀 분석을 기반으로 비정상적인 데이터를 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법은 비정상적인 데이터 검출 속도에서 임계치, 일반 선형 회귀 또는 FCFS 정책을 사용하는 기존의 기법보다 우수함을 알 수 있었다.

• 한국기록관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.137-162
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• 2021

본 연구는 기계공학 분야 연구자들의 연구데이터 생산과 관리에 대한 인식과 경험을 조사하고 해당 분야의 연구데이터 관리와 서비스를 위한 시사점을 제안하는 것을 목적으로 한다. 국내외 연구기관의 연구데이터 관리 및 서비스에 대해 알아보고, 국내 기계공학 분야 연구기관의 소속 연구자들을 대상으로 심층 면담을 실시하여 '연구데이터, 책임있는 연구수행과 연구윤리 준수, 연구데이터 관리의 효용성 및 효과성, 연구데이터 공유의 가치' 등 4개의 주요범주로 연구데이터 생산과 관리에 대한 인식과 행태를 분석하였다. 기계공학분야 연구데이터 관리와 서비스를 위해서는, 생산과정과 유형, 형태에 대한 데이터 조사를 실시하여 명시적 메타데이터와 암시적 맥락정보의 수집이 필요하며 데이터학술지에 데이터 논문을 출판함으로써 연구실적으로 인정하는 방안을 제안하고 안전한 데이터 관리와 연구자들간의 소통을 지원하는 클라우드 기반 시스템 등의 인프라 마련이 필요하다. 또한 연구 현장의 다양한 관계자들이 조직적 차원의 연구데이터 관리와 서비스에 대한 역할과 책임을 배분하는 것이 중요함을 제언하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.106-108
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• 2002

신뢰성있는 소프트웨어의 개발을 위해 테스트의 중요성은 매우 크다. 특히, 최근에 점진적이고 반복적인 소프트웨어 개발 방법론이 각광을 받으면서 소프트웨어의 잦은 변경에 따른 회귀 테스트의 중요성이 점점 커지고 있다. 이에 따라 단위 데스트의 자동화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. JUnit은 자바 클래스의 단위 레벨 테스팅을 도와 주는 테스트 지원 프레임워크이다. 또한, JTestCase는 테스트 데이터와 테스트 코드를 분리함으로써, 데이터 중심 테스팅(data-driven testing)을 지원하기 위해 개발된 JUnit 확장 프레임워크이다. 본 논문에서는, 이 두 개의 테스트 프레임워크와 자바 리플렉션 API를 이용하여, 하나의 클래스 파일을 읽어 들여 XML 형태의 테스트 데이터 파일과 테스트 드라이버 코드를 자동생성하는 도구를 제안한다. 그리고, 구체적인 예를 통해 본 논문에서 제안하는 도구의 유용성을 보여준다. 본 논문의 데스트 도구는 회귀 단위 테스트에 필요한 노력을 줄여주고, 자바 클래스 단위 테스트를 지원하는 도구 개발의 기반 기술을 제공하며, 궁극적으로 소프트웨어 개발의 생산성을 향상시켜 준다.

• 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.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.70-75
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• 2018

스마트 팩토리는 설계 개발, 제조, 유통 물류 등 생산 전체 과정에 정보 통신 기술을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도 등을 향상시킬 수 있는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리에서 발생되는 데이터의 양은 공장의 규모 및 시설 수준에 따라 많은 차이를 보이지만, 기존의 생산관리시스템을 활용하여 방대한 양의 데이터를 발생시키는 스마트 팩토리 환경에 적용하기에 어려움이 있다. 이로 인해 방대한 양의 빅데이터 처리할 수 있는 빅데이터 분산 처리 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서의 GlusterFS 기반 빅데이터 분산 처리 시스템 설계하였다. 제안하는 빅데이터 분산 처리 시스템은 기존 분산 처리 시스템에 비해 네트워크 트래픽 분산 및 관리를 통해 부하와 데이터 소실 위험도를 감소시켰다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.255-265
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• 2015

은행 산업의 글로벌화에 따라 은행의 내실이 중요해지고 있다. 내실을 위해 은행의 효율 생산성이 중요해짐에 따라 은행은 이를 향상시켜야 한다. 효율 생산성을 강화시키기 위해 은행의 현 상황을 분석할 방법론이 필요하나 부족한 상태다. 따라서 본 연구에서는 효율성 측정방법론인 DEA중 BCC모델과 생산성 측정방법론인 Malmquist모델을 기반으로 하여 은행의 효율 생산적 위치를 분석할 수 있는 진단방법론을 개발하였다. 모델의 타당성을 검사하기 위해 2007년부터 2012년까지의 은행 데이터를 기반으로 조사 분석을 실시하였다. 분석결과 본 연구의 BCC - Malmquist모델과 당시의 은행위치가 유사함을 분석할 수 있었다. 또한 2012년의 데이터에 나온 결과 값을 바탕으로 2013-2014년에 각 은행이 취한 효율 생산성 향상 방법이 흡사함을 분석 가능하였다. 따라서 본 분석방법론은 은행의 효율 생산적 위치를 파악하기 용이하며, 타 분야에 적용함으로써 경영전략적 시사점을 제공가능하다 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.587-596
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• 2015

3차원 스캐너는 실제 대상을 손쉽게 디지털화한다는 점에서 제조업, 건설업, 조선업 등 여러 산업분야에 적용되고 있으며, 최근에는 토공 중장비의 자동제어 및 가이던스를 위한 기초자료 제공을 위해 토공현장을 3차원 이미지화하는 작업에 사용되고 있다. 본 연구에서는 토공현장의 정밀계측과 최근에 주목받고 있는 3차원 고해상도 레이져 스캐너의 정밀도 및 생산성을 비교하였다. 그 결과, 정밀도 측면에서 중해상도와 고해상도 스캔을 통해 얻은 데이터 값이 토탈스테이션을 통해 정밀 측정한 데이터의 좌표와 비교하여 99% 이상의 정밀도를 나타내었으며, 평균 2.0mm이내의 오차가 발생하는 것으로 분석되어 높은 정밀도를 보였다. 생산성 측면에서는 단순 타겟당 소요시간 비교를 통해 중해상도 스캔시 토탈스테이션을 이용한 정밀측정에 비해 71%의 시간절감효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 3차원 스캐너를 활용하여 토공현장을 측량하는 것이 우수한 정밀도와 높은 생산성을 발휘하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.703-707
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• 2003

본 논문은 물류 Tracking 시스템[1]의 서버와 XML 데이터베이스 구현에 관한 사항이다. 서버는 XML(데이터), XSL(표현방법), JSP(로직)의 3가지 형태로 분리함으로써 관리 및 개발 생산성을 향상시키도록 한다. 공간 낭비와 비효율성을 해결하기 위하여 반구조적인 데이터 모델이며, 트리 구조 형식인 XML을 XML 전용 데이터베이스인 오라클에 사상하여 저장한다. 그 결과 매핑 정보를 알기 때문에 XML 문서 전체를 파싱할 필요가 없어 보다 효율적으로 질의가 가능하다.