• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권4호
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• pp.63-85
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• 2017

Purpose Recently, much attention in building smart factory has dramatically increased with an emergence of the Industry 4.0. As we noted a connectivity gap between main concerns of MIS and the automated manufacturing systems such as POP and MES, it is recommended that CPS (Cyber-Physical System) can be an important building block for the smart factory and enrich the depth of MIS knowledge. Therefore, first, this study attempted to identify the connectivity gap between the traditional field of MIS (ERP, SCM, CRM, etc.) and the automated manufacturing systems, and then recommended CPS as a technical bridge to fill the gap. Secondly, we studied concepts and research trend of CPS that is believed to be a virtual mechanism to manage manufacturing systems in an integrated manner. Finally, we suggested research and educational opportunities in MIS based on the CPS perspectives. Design/methodology/approach Since this paper introduced relatively new idea of CPS originally discussed in the field of engineering, traditional MIS research method such as survey and experiment may not fit well. Therefore this research collected technical cases through literature survey in engineering fields, video clips from Youtube, and field references from various ICT Exhibitions and Conventions. Then we analyzed and reorganized them to highlight the necessity of CPS and draw some insight to share with MIS academia. Findings This paper introduced CPS to bridge the connectivity gap between the traditional MIS and automated manufacturing system (smart factory), a concern far away from the MIS academia. Further, this paper suggested future research subjects of MIS such as developing software to share big production data and systems to support manufacturing decisions, and innovating MIS curricula including smart and intelligent manufacturing technology within the context of traditional enterprise systems.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2491-2502
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• 2015

중소제조업 스마트공장 구현의 주요이슈는 기술개발 및 투자여력 부족에 대한 해결 방안 모색과 스마트공장 기술에 대한 정확한 구현 및 성공적 성과창출 여부이다. 제조혁신 3.0 패러다임의 실효적 추진을 위해서는 중소제조업의 가치사슬 수준에 기반을 둔 기술정책 추진의 전문성과, 글로벌 기술동향 대비 핵심기술 개발의 우선순위에 의한 세부적 실천계획이 요구된다. 이 논문은 스마트공장 구현관련 IIoT와 CPS 기술에 대한 최신 기술 및 특허 동향분석과 대응전략 및 실천과제를 제시하여 기본적 제조혁신 3.0 기획구조하의 스마트공장 구현을 지원하는데 중점을 둔다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.754-755
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• 2017

CPS는 실제 물리 세계와 그 위에서 진행되는 다양하고 복잡한 프로세스들과 정보들을 인터넷을 통해 데이터에 접근 및 처리하는 서비스 기반으로 사이버 세계에 밀접하게 연결시켜주는 컴퓨터 기반 구성 요소 및 시스템을 말한다. 본 논문에서는 CPS 연구의 일환으로 제조 현장에 적용 가능한 프레임 워크를 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1467-1482
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• 2017

최근 4차 산업혁명에 대한 관심이 증가하고 있다. 그 중 제조업 분야에서는 사이버 물리 시스템(CPS) 기술을 기반으로 제조의 모든 단계를 자동화, 지능화 시킨 스마트팩토리 도입이 확산되고 있는 추세이다. 스마트팩토리는 그 복잡도(Complexity)와 불확실성(Uncertainty)이 크기 때문에 예상치 못한 문제가 발생할 가능성이 높고 이는 제조 공정 중단이나 오작동, 기업의 중요 정보 유출로 이어질 수 있다. 스마트팩토리에 대한 위협을 분석하여 체계적인 관리를 수행할 필요성이 강조되고 있지만 아직 국내에서는 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 스마트팩토리의 전반적인 생산 공정 절차를 대상으로 Data Flow Diagram, STRIDE 위협 모델링 기법을 이용하여 체계적으로 위협을 식별한다. 그리고 Attack Tree를 이용해 위험을 분석하고 최종적으로 체크리스트를 도출한다. 도출된 체크리스트는 향후 스마트팩토리의 안전성 검사 및 보안 가이드라인 제작에 활용 가능한 정량적 데이터를 제시한다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제13권2호
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• pp.57-64
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• 2017

A new paradigm based on distributed manufacturing services is emerging. This paradigm shift can be realized by smart functions and smart technologies such as Cyber Physical System (CPS), Artificial Intelligence (AI), and Cloud Computing. Most architectures define stack levels from Level 0 (equipment) to Level 4 (business area) and specify the services to be provided between them. Because of their a rough technical specification, there is a limitation on how to actually utilize a technology to actually implement a smart factory service with this architecture. In this paper, we propose a smart factory architecture that can be utilized directly from the perspective of a smart service system by making the use of System Engineering Process and System Modeling Language (SysML).

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.1-10
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• 2016

본 논문에서는 스마트팩토리의 대량 제조 산업 중심의 실시간 통합제어 시스템과 리소스 메니지먼트를 위한 알고리즘과 수치 해석을 고려한다. 사이버 물리 시스템(CPS)상에서 전송되어지는 다양한 데이터들이 실시간으로 제어되어야 각각의 주소체계를 가진 단말과 플랫폼, 서비스로 묶여 진정한 스마트제조업이 실현될 것으로 기대하며, 기존의 연구결과로부터 새롭게 제안되어지는 최적화운용 알고리즘을 반영하여 패러미터별 증명과 자코비 연산에 의한 수치해석을 덧붙이게 된다. 최적의 운용 알고리즘을 센싱데이터에 의하여 결정을 하게 되고 이를 통한 CPS상에서 전송되는 현상을 구체적으로 제시한다. 또한 실험을 통해서 기존의 연구결과와 비교 검토함으로서 제시된 실시간 통합제어 시스템의 우수성을 검증하였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제24권2호
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• pp.135-142
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• 2022

The smart factory is an important system that can reduce defects, maximize productivity, and respond to customer needs, from the labor-intensive era of traditional small and medium-sized manufacturing companies through the automation era to CPS using ICT. However, small and medium-sized manufacturers often fall short of the basic stage due to economic and environmental constraints, and there are many companies that do not even recognize the concept of a smart factory. In this situation, to expand the smart factory of small and medium-sized enterprises, the project to support the establishment of a smart factory for the win-win between large and small enterprises. The win-win smart factory construction support project provides a customized differentiation program support project according to the size and level of the company for all domestic manufacturing SMEs regardless of whether or not they are dealing with Samsung. In this study, we analyze the construction status and introduction performance of companies participating in the win-win smart factory support project to find out whether they have been helpful in management and to find efficient ways to improve support policies, and to suggest the direction of continuous support projects to improve the manufacturing competitiveness of SMEs in the future.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.189-196
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• 2016

본 연구의 궁극적인 목적은 독일 정부가 적극적으로 추진하고 있는 스마트 팩토리에 관한 사례들을 조사하는 것이다. 이를 통해 현재 한국 정부가 제조 산업의 혁신 과제로 추진하고 있는 제조업 3.0의 성공적 추진을 위함 함의를 제시하고자 한다. 독일 정부가 추진하고 있는 스마트 팩토리의 핵심은 제조업과 CPS(사이버 물리 시스템), MES(생산관리시스템), 3D Printer, AI(인공지능)과 같은 정보통신기술의 융합이다. 완전 자동화된 공장을 만들자는 것이다. 하지만 완전한 제조업 자동화는 쉽게 달성하기 어렵다. 실제, 독일 정부도 스마트 팩토리를 추진함에 있어서 실패를 경험하였다. 하지만 지금 독일에서는 이러한 어려움을 극복하고 다양한 성공사례를 소개하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트 팩토리의 추진했던 기업들의 성공사례를 중심으로 성공의 원인을 살펴보고 이를 통해 한국의 제조업 3.0을 추진하는데 실패를 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.816-818
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• 2016

산업 4.0은 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정하여야 한다. 하지만 중소기업에서는 여전히 이러한 작업 방식에 대한 준비가 미비한 수준이다. 본 논문에서는 생산 설비 스스로 작업을 진행할 수 있는 CPS 기반의 금형 수명 관리 시스템에 대한 연구를 진행하였다. 금형 수명 관리 시스템은 금형의 shot를 통해 금형의 수명을 관리하며, 이리한 금형 수명 정보는 사용자에게 클라우드를 통해 제공된다. 이를 통해 생산 품질을 향상시켜 열약한 중소기업의 경영활동에 직간접적인 기대 효과를 높일 수 있을 것이라 기대한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권2호
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• pp.43-57
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• 2021

Smart factories can be defined as intelligent factories that produce products through IoT-based data. In order to build and operate a smart factory, various new technologies such as CPS, IoT, Big Data, and AI are to be introduced and utilized, while the implementation of a MES system that accurately and quickly collects equipment data and production performance is as important as those new technologies. First of all, it is very essential to build a smart factory appropriate to the current status of the company. In this study, what are the essential prerequisite factors for successfully implementing a smart factory was investigated. A case study has been carried out to illustrate the effect of implementing ERP and MES, and to examine the extensibilities into a smart factory. ERP and MES as an integrated manufacturing information system do not imply a smart factory, however, it has been confirmed that ERP and MES are necessary conditions among many factors for developing into a smart factory. Therefore, the stepwise implementation of intelligent MES through the expansion of MES function was suggested. An intelligent MES that is capable of making various decisions has been investigated as a prototyping system by applying data mining techniques and big data analysis. In the end, in order for small and medium enterprises to implement a low-cost, high-efficiency smart factory, the level and goal of the smart factory must be clearly defined, and the transition to ERP and MES-based intelligent factories could be a potential alternative.