오늘날 기업에서의 IT 는 급격한 비즈니스 환경의 변화와 다양한 비즈니스 모델의 출현으로 인해 점점 더 복잡해지고 있고, 비즈니스의 IT 의존도 또한 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 상황에서 기업의 정보시스템을 운영하는 IT 운영조직은 사용자에게 IT 서비스의 품질향상과 비즈니스의 연속성을 보장할 수 있는 지원체계를 필요로 하고 있다. 1990년대 후반에 들어서 ITIL 을 기반으로 한 ITSM 개념이 국내에 도입 되면서 기존의 콜센터와 헬프데스크를 통한 IT 서비스지원 방식을 서비스데스크로 통합하게 되었고, 서비스데스크 자동화 시스템의 도입을 통해 기업의 모든 비즈니스 조직의 IT 와 관련된 요구사항을 관리하고 있다. 하지만 이러한 서비스데스크 자동화 시스템은 IT 서비스 제공자 관점에서 구축되었고 운영방향 또한 어플리케이션, 서버, 네트워크 등 기술적인 구성요소의 성능 향상에만 초점을 두었기 때문에 현업 사용자들이 만족 할 수 있는 실질적인 수준의 서비스 개선은 이루어지지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 고객관점에서의 요구사항 분석을 통해, 운영조직의 IT 서비스 요청에 대한 처리활동을 단순처리와 일반처리로 분류하고 이를 자동화 시스템에 반영 하였고, 실제 A 사(社)의 IT 운영조직에 적용하여, 비효율적인 저부가가치 활동과 고부가 가치의 활동이 시스템을 통해 분류가 가능함을 보였다. 아울러 IT 운영조직의 활동을 정량적으로 관리 할 수 있도록 관리지표를 발굴하고 자동화 시스템의 서비스요청관리 프로세스에 적용하여 IT 서비스를 제공받는 회사의 관리조직과 경영층이 IT 운영조직의 활동을 정량적으로 관리하고 측정할 수 있는 IT 서비스데스크 자동화 시스템의 개선모델을 제시 하였다.
조선업종은 숙련공의 감소와 노동력 부족을 해결하기 위해 자동화와 기계화가 필요하다. 특히 조선용 핸드레일 제조공정은 표준화된 타 분야와 달리 자동화가 낙후되어 있다. 본 논문에서는 조선용 핸드레일 제작에 사용할 수 있는 평철 자동화시스템을 컴퓨터 융합기술을 활용하여 설계하고 개발하였다. 시스템 기구부는 절단공정의 효율성, 생산성, 안정성 등을 고려하여 설계하였고, CATIA 와 ANSYS를 사용하여 구조물의 안정성을 확인하였다. 시스템 제어부는 개방성과 확장성을 제공하는 PCNC 콘트롤러를 사용하였고, 터치스크린 방식의 화면 조작을 통해 시스템의 제어 및 모니터링을 할 수 있도록 구축하였다. 평철 자동화시스템은 기계, 전자 그리고 컴퓨터 기술을 융합하여 산업체의 생산성을 향상시킬 수 있도록 개발하였다.
FMS(Flesible Manufacturing System), FMX(Flexible Manufacturing Cell)와 같은 유연 생산시스템 뿐만 아니고 공장자동화(FA)의 최하위 단위인 절삭가공 공작기계에 대한 무인화의 실현은 머지않은 장래에 완성될 IMS(Intelligent Manufacturing System)시스템이 구축에 있어서 최대의 걸림돌이 되고 있다. 전통적인 생산시스템에서는 경험을 가진 작업자에 의해 절삭공정이 감시되어지며, 만약 이상이 발생했을 때에는 그 상태에 따른 적절한 조치를 즉시 취할 수 있었다. 그러나 급속도로 연구가 진행되는 무인생산 시스템에서는 이러한 작업자의 역할이 컴퓨터에 의한 자동적인 감시 및 제어 시스템으로 대체되어야 한다. 이러한감시활동 중에서도 공구마모 및 파단의 검출은 효율적인 공구교환정책, 가공물의 품위유지 및 공구와 공작기계의 보호를 위해서 가장 중요한 부분으로 취급되고 있다.
침입이란 컴퓨터 자원의 무결성, 비밀성 및 가용성을 저해하고, 시스템의 보안정책을 파괴하는 행위로서, 지금까지 연구되어 온 호스트 기반, 다중 호스트 기반 및 네트워크 기반 침입탐지 시스템만으로는 침입이 발생한 사후에 판단, 추적이 어려우며, 침입 중 차단이 불가능하므로 대규모 분산 시스템에 대한 침입에 종합적으로 대응하기 어렵다. 따라서 본 글에서는 지능화된 공격에 자동대응이 가능하도록 하기 위해 공격의 심각도 및 피해정도 그리고 침입탐지시스템이 탐지능력의 신뢰도에 따라 대응 수준 및 대응방법이 결정되도록 하는 자동화된 침입대응 시스템 및 사용된 메커니즘에 대해 설명하고자 한다.
4차 산업혁명의 출현과 함께 스마트공장, 스마트시티, 스마트러닝 등이 등장하면서 스마트 물관리시스템과 그 평가지표의 연구개발이 주요 사회문제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 물 관리시스템의 자동화 수준 평가지표를 제안하고자 한다. 그 세부 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 기존의 CMM과 SPICE 소프트웨어 프로세스 평가모델과 스마트공장의 평가지표를 검토하고, 스마트 정수처리장의 개념을 살펴본다. 둘째, 제안하는 스마트 물관리시스템의 평가지표에는 정수장의 주요 공정에 따라 착수 공정, 약품투입 공정, 혼화·응집 공정, 침전 공정, 여과 공정, 소독 공정의 6개 평가영역으로 세분화 하였고, 각 평가영역별로 0에서 4까지의 5단계 평가수준으로 구분하여 제안하였다.
현재까지 IoT 관련 기술들은 수많이 발전해왔다. 하지만 IoT 관련 기술들이 농업에 적용된 사례는 많지 않다. 이로 인해 농업에서는 자동화로 대체가 가능한 노동들이 여전히 사람들이 직접 하고 있다. 본 논문은 농업에 종사하시는 분들의 편의성 증대와 함께 농촌의 부족한 노동력을 충족시키기 위해 센서들을 이용하여 자동화된 농업 시스템인 '온실 환경 자동 케어 시스템'을 제안한다. 기존의 사람의 노동력을 이용한 방식이 아닌 컴퓨터가 센서와 상호작용을 하여 데이터를 처리하고 온실을 제어하여 농업 종사자들의 편의성을 증대시켜 나아가 농업의 부족한 노동력을 충족 시킬 수 있다.
본 논문에서는 안드로이드 앱 기반의 스마트폰에 내장된 GPS센서와 IoT 기반의 사고 감지 시스템을 융합하여 실시간 교통사고를 알려주는 자동화 시스템을 설계하고 구현한다. GPS 센서를 통해 사용자의 위치를 감지하고 사고 현장의 GPS와 정보를 무선 네트워크와 MQTT기반의 프로토콜로 전달받아 실시간으로 사고 현장을 알려주는 역할을 한다. 소방관이나 경찰관같은 업무 처리자의 경우 직접적인 신고가 아닌 자동화로 업무의 환경을 개선해 골든 타임을 확보를 용이하게 한다.
세계적으로 물류 자동화 시장은 2026년까지 약 44조원으로 예상되며, 연평균 10.6%의 성장률을 기록할 것으로 예측된다. 특히 국내 시장은 2025년까지 연평균 성장률 11.5%로 1조원 이상으로 전망되고 있다. 2025년까지 물류 자동화 시장은 270억 달러로 급성장할 것으로 예상되며, 반도체 분야에서 로봇이 상품 입고, 보관, 상품 피킹, 분류, 출고 작업을 담당하는 트렌드가 강조된다. 본 논문은 반도체 물류 분야를 대상으로 작은 크기와 민첩성을 갖춘 로봇을 개발하여 작업 공간을 효율적으로 활용하고 인력을 최소화하려는 목적이다. 수직 및 수평 로봇은 효율적인 자동화 시스템을 제공하며, UI를 사용하여 AGV, 선반, 스카라 로봇을 하나의 통합 시스템으로 개발하고자 한다. 특히 코드 인식, 초음파 센서, 아두이노 MCU, 스카라 로봇, AGV 등을 활용한 로봇 시스템을 개발하여 반도체 물류 작업을 효율적으로 수행하고자 한다. 다양한 분야에서 활용 가능한 스카라 로봇을 개발하기 위해 마이크로 스텝과 풀리, 타이밍 벨트를 이용한 구동 방식 등을 채택한다. 반도체 물류 센터에서의 자동화는 물류 공간의 확대와 인건비 절감을 기대할 수 있으며, 로봇 및 드론을 활용하여 인건비 절감과 효율성 향상을 통해 기업 비용 절감에 기여할 것으로 예상된다.
본 연구에서는 직물조직의 분석과정을 자동화할 수 있는 전용 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하였다. 직물조직의 분석은 직물 설계 및 품질관리 단계에서 매우 중요한 공정이나 현재까지도 확대경과 분해침에 의존하여 수작업으로 이루어지고 있는 것이 실정이라 자동화가 절실히 요구되는 분야라고 할 수 있다. 최근 컴퓨터 기술의 발달로 섬유산업 분야에서도 자동화 관련 연구가 많이 이루어지고 있으며 직물 분석 과정에 대한 연구도 여러 차례 시도된 바 있다. 여기에는 주로 디지털 영상으로부터 특징을 찾아내고 분석하는 이미지 프로세싱 기법이 쓰였는데 이는 재현성, 정확성, 속도 등에서 육안에 의한 방법과는 비교할 수 없는 장점을 가지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 카메라의 한계로 인해 주로 저해상도의 이미지를 가지고 작업을 하거나, 이미지 프로세싱 또는 인공 신경망을 단독으로 적용하는 등의 한계를 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 초고해상도 직물 이미지를 획득한 뒤 이로부터 직물의 교차점을 인식하는데 필요한 파라미터를 추출하고 이를 인공 신경망에 학습시켜 직물 설계에 필요한 조직도를 생성하는 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 먼저 컴퓨터로 컨트롤이 가능한 직물 분석 전용 초정밀 XY 스테이지의 하드웨어를 설계 제작 하였으며 각종 이미지 분석 및 하드웨어 컨트롤에 필요한 전용 소프트웨어를 개발하였으며 그 결과 각종 직물의 조직을 매우 정확히 인식할 수 있게 되었다. 향후 이미지 획득 과정의 보완, 새로운 파라미터의 정의 및 신경망의 반복 학습을 통해 본 시스템이 보다 보완된다면 직물 분석 작업의 자동화를 통한 제품 개발과 생산에 소요되는 시간을 단축 및 품질 관리 공정의 자동화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 효율적인 쇼핑 경험을 제공하기 위해 숏카트라는 자동화된 쇼핑 카트 시스템을 제안한다. 숏카트는 사용자의 편의성을 높이기 위해 자동화 기술을 활용하며, 사용자가 상품을 선택하면 카메라를 통해 바코드를 인식하고, Python을 활용하여 바코드값을 읽어온다. 읽어온 바코드 값을 데이터베이스의 바코드 값들과 비교하여 동일한 값을 가진 상품을 사용자의 장바구니에 자동으로 추가한다. 이를 통해 사용자는 편리하게 상품을 선택하고, 계산 과정을 자동화하여 시간을 절약할 수 있다. 또한, GUI 프로그램을 PyQT로 개발하여 사용자에게 시각적으로 장바구니 내용을 표시해 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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