제품에 대한 수요의 다양화에 대응하기 위해서, 다품종소량생산방식이 정착하고 있다. 다품종소량생산을 효율적으로 실현하는 현대의 전형적인 자동화생산시스템으로서, 유연생산시스템(Flexible Manufacturing System : 이하 FMS)이 급속히 보급되어, FMS의 효율적인 운영이 생산현장에 있어서 중요한 과제가 되고 있다. 다수의 품종이 동시에 병행해서 반복적으로 생산되는 실제의 FMS에서는, 품종의 생산에 필요한 일련의 작업의 종류에 대한 우선순서인 "투입우선순서(Dispatching Priority)"를 설정해서, 그것을 기반으로 시스템이 운영되는 것이 보통이다.본 연구에서는 투입우선순서로 제어되는 동일한 품종의 반복이 있는 FMS를 염두에 두고, 생산요건이 확정적인 상태에서 주어진 평가척도를 최적화하는 투입우선순서를 결정하는 문제로써, FMS의 투입우선순서 결정문제 (FMS dispatching priority problem)를 제기하여, 시뮬레이션을 통해서 그 해법을 논한다. 실재하는 많은 FMS에 있어서 투입우선순서를 단기간에 용이하게 정할 수 있는 우선규칙(dispatching rule)이 실용적으로 넓게 이용되고 있다. 종래로부터, ?샵(job shop)을 대상으로 하는 다수의 우선규칙이 제안, 평가되어 왔지만, 그것들은 각 품종이 서로 다른 종류의 일감인 것을 상정하고 있으며, 동일한 품종의 일감의 존재를 의식하고 있지 않다. 본 연구에서는 재래형의 ?샵 환경에 있어서 그 유효성이 검증되어 있는 기존의 표준적인 우선규칙의 성능이, 동일한 품종의 반복이 있는 경우에도 잘 기능하는지 어떤지를 시뮬레이션을 통해 평가한 후에, 오더사이즈(order size)를 고려한 우선규칙을 제안하고, 납기지체의 평가척도에 관한 유효성을 명확히 하고 있다. 시뮬레이션 실험의 결과에서는, 우선규칙의 기본적인 결정요인이 성능에 미치는 영향을 통계적으로 분석하고 있다.로 분석하고 있다.
지금까지 C 언어에 대한 다양한 코딩 스타일이 제시되어 왔으나 코딩 스타일에 대한 종합적인 검토가 부족하였다. 본 논문에서는 대표적인 C 코딩 스타일에 포함된 코딩 규칙들을 분석하고 그 외에 새로운 코딩 규칙들을 추가함으로써 새로운 C 코딩 스타일을 제안하고 있다 아울러 CStyler라고 명명한 자동화된 C 코딩 스타일 검증기를 설계하였으며 Lex와 Yacc를 활용하여 이를 구현하였다. CStyler는 전처리가 수행된 후의 코드뿐만 아니라 전처리가 수행되기 전의 소스 코드에 대해서도검증이 가능하도록 설계되었으며, 사용자가 새로운 코딩 규칙을 추가할 수 있도록 함으로써 유연성을 개선하였다. 본 논문에서 제시한 코딩 스타일과 코딩 스타일 검증기는 C 언어 교육과 향후 정적 분석 도구를 개발하고 확장하기 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
서열을 분석하고, 기능을 예측하는 서열 주해는 생명 현상 규명을 위한 필수 과정이다. 서열 주해는 다수 응용 프로그램간 상호 연계를 통한 복잡한 처리 과정을 거쳐 이루어진다. 현재 사용자는 다양한 응용 프로그램들 중 적합한 응용 프로그램을 선택한 후, 운영환경에 맞도록 설치하고, 사용법을 익혀야 한다. 또한 각 프로그램들의 연계를 위해 입출력 데이터 형식을 변환해야 하는 불편함이 있다. 이를 위해 자동화된 솔루션들이 개발되고 있지만, 각 단계별 프로그램들이 강결합(tightly coupled)되어 있어 유연성(flexibility)이 떨어지고, 기능의 확장 및 변경에 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존 시스템들의 한계를 극복하기 위하여 SOA (Service Oriented Architecture) 기반의 서열 주해 시스템인 SeqWeB을 제안한다. SeqWeB은 서열 주해에 필요한 7개의 응용 프로그램(Phred, cross_match, RepeatMasker, ICAtools, Phrap, CAP3, Blast)들을 웹 서비스 기술을 통해 단위 서비스로 개발하고, BPM 기법을 이용하여 통합하였다. SeqWeB은 각 응용 프로그램간 상호 운용성을 높이기 위하여 XML 형식의 입/출력 데이터를 사용하며, SOA 기반의 시스템 통합으로 각 응용 프로그램들을 약결합(loosely coupled)하여 시스템의 확장 및 변경이 용이하다. 또한 웹을 기반으로 하는 다양한 조합의 서열 주해 솔루션 제공이 가능한 특징이 있다.
각종 ICT 기술 혁신 및 디지털트랜스포메이션(Digital Transformation)에 의해 사물인터넷(Internet of Things : IoT) 환경이 점차 지능화, 분산화, 자동화된 서비스를 요구하고 있으며, 특히 통신네트워크(5G),데이터 분석 및 인공지능(AI), 디지털 트윈(Digital Twin) 기술이 접목되는 산업사물인터넷(Industrial IoT : IIoT)에서의 고도화되고 안정적인 스마트서비스 제공 환경이 요구되고 있다. 본 연구에서는 다양한 산업현장의 설비 장치와 센서 등 이기종 장치와의 유연한 연계와 신속하고 안정적인 데이터 수집 및 처리 등을 위한 IIoT Edge 미들웨어 시스템을 제안하였다.
미국, 유럽, 일본, 중국 등 우주 선진국에서 효율성 및 저비용을 목표로 차세대 상업용 발사체를 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 지상운용시스템을 포함한 발사체 에비오닉스 시스템에 대한 최근 기술동향들을 조사하고 소개하는 것이다. 탑재장치의 경우 개발 기간을 단축하고 비용을 절감하기 위해 기능별로 장치를 표준화하고 시스템 요구조건 변경에 유연하게 대응하도록 모듈화를 진행한다. 또한 모든 장치간 인터페이스에 통신망을 적용하고 강력한 자가진단 기능을 탑재장치에 포함시킴으로써 지상시스템과의 인터페이스에 자동화·단순화를 실현하여 효율적인 발사체계시스템을 구축하고 있음을 확인한다.
다품종 소량 생산을 중심으로 하는 제조 기업의 경우 하나의 공정 라인에서 여러 가지의 제품들을 생산하기 때문에 자동화된 검수 보다는 작업자에 의해서 불량품을 선별하고 있다. 따라서 일정한 기준 없이 작업자의 경험이나 숙련도에 의해 선별 기준이 조금씩 차이가 있어 잘못 선별이 이루어질 가능성이 높다. 또한, 크기나 모양 등이 정형화되지 않은 유연물체의 경우 선별 기준에 대한 편차가 더 커질 수 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 비지도 학습 방법을 적용한 품질 검사 시스템을 설계하고 실제 제조현장에서 획득한 데이터 셋을 기반으로 정확도를 실험하는 연구를 진행하였다.
SOME/IP-SD 통신 프로토콜을 활용하여 네트워크 시스템의 데이터 전송 효율성을 향상시키고, 서비스 발견 및 동적 서비스 구성을 통해 시스템의 유연성과 확장성을 증대하는 방법을 탐색한다. SOME/IP-SD 는 네트워크 수신자의 요청에 따라 데이터를 전송, 불필요한 데이터 소비를 최소화함으로써 통신 효율을 극대화한다. 또한, Plug & Play 방식을 통해 네트워크의 변경 사항을 자동으로 인식하고 연결하여 서비스 관리 자동화에 기여한다. 이 프로젝트는 Renesas Electronics 의 RA6M3 MCU 보드를 사용하여 e2 studio 개발 환경에서 구현되었으며, 이를 통해 네트워크 관리 간소화 및 차량 시스템의 성능과 안전성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
최근 클라우드 컴퓨팅 인프라 및 소프트웨어의 지속적인 발전으로 인한 복잡성 증가로 인해 신속한 확장성과 유연성에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 클라우드 네이티브 환경과의 호환성뿐만 아니라 개발과 운영의 효율성을 높이고자 코드로 인프라를 정의하여 자동화된 환경을 구축해 주는 코드형 인프라(Infrastructure as Code, IaC) 기술이 주목받고 있으며, AWS CloudFormation 은 대표적인 솔루션 중 하나이다. 그러나 IaC 형태로 배포되는 템플릿에 취약성이 존재할 경우, 인스턴스가 실행되기 전까지 보안 취약점을 미리 발견하기 어려워 DevOps 사이클에서의 보안 이슈를 야기할 수 있다. 이에 본 논문은 CloudFormation 템플릿의 보안 취약성 스캔이 가능하다고 알려진 오픈 소스 도구의 효율성을 평가하기 위한 사례 연구를 수행한다. 분석 결과를 바탕으로, DevSecOps 달성을 위한 IaC 기반 환경에서 취약성 사전 탐지의 필요성과 세분화된 접근 방식을 제시하고자 한다.
4차 산업혁명 시대의 제조업은 디지털 트랜스포테이션을 통한 스마트공장의 구현이며, 기존의 공장자동화 수준을 넘어선 차세대 디지털 신기술과 제조 기술이 접목된 소비자 중심의 지능화된 공장을 의미한다. 이러한 스마트공장을 성공적으로 정착시키기 위해서는 전문인력 양성이 필요하다. 그러나 인력 양성을인력 양성을 위한 교육은 실제 현장의 기계 설비나 전체적인 생산 공정을 갖추기가 어렵다. 따라서 실제 생산 현장의 물류의 흐름과 공정을 시각화하고, 제어할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실제 현장의 물류 흐름을 물리시스템인물리 시스템인 소형 FMS로 구현하였고, 생산 공정은 디지털시스템으로 구현하였다. 물리시스템과물리 시스템과 디지털시스템의 실시간 동기화하여, 무인운반차 및 자재의 위치, 공정 상태를 모니터링하여 실제 제조 현장에서 물류의 흐름과 공정 과정을 볼 수 있다. 개발된 디지털 트윈 시스템은 스마트공장 인력양성을 위한 효과적인 교육 프로그램으로 활용이 가능하다프로그램으로 활용할 수 있다.
본 연구는 SW 엔지니어링 관련 업무에 AI(Artificial intelligence) 기술을 이용하는 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 고찰하기 위한 실증적 연구로서, AI 증강 특성과 대화형 UI/UX의 특성 측면에서 이용에 영향을 미치는 핵심 요인을 이해하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 AI 관련 기술의 이용 경험이 있는 정보통신 분야 종사자를 대상으로 설문을 진행하고 수집된 데이터를 분석하였다. 실증 분석의 연구 결과 지각된 유용성에는 전문성, 흥미성, 실재감, 심미성, 효율성, 유연성 요인들이 긍정적인 영향을 미쳤고, 지각된 사용 용이성에는 전문성, 흥미성, 실재감, 심미성, 유연성 요인들은 긍정적인 영향을 미쳤다. 다양성은 지각된 사용 용이성과 지각된 유용성 모두에 영향을 미치지 않았다. 지각된 사용 용이성은 몰입감에 유의미한 영향을 주어 사용 의도에 긍정적인 영향을 주었다. 이 같은 연구 결과는 애플리케이션의 설계, 개발, 테스트 및 프로세스 자동화등과 같은 SW 엔지니어링 관련 업무에서 AI 기술을 적용한 도구의 사용에 영향을 주는 요인에 대한 학술적 이해와 함께 AI 증강 개발 서비스를 제공하는 도구의 제작자가 사용자 유입 전략을 수립할 수 있도록 실무적인 방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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