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.
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).
보쉬와 ZF 등과 같은 글로벌 자동차 부품 회사들은 친환경차 핵심 부품 중의 하나인 EWP (Electric Water Pump)에 대한 개발에 노력을 기울이고 있다. 친환경 자동차에서는 내연기관 엔진과 연동되던 쿨링 시스템보다는 내연기관 엔진에 독립적인 쿨링 시스템을 주로 사용한다. 이에 엔진과 별도로 작동되는 워터 펌프에 대한 연구개발 및 관련 생산 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 글로벌 부품 회사인 G사에서는 사출 방식에 적합한 PPS 재질의 EWP 단점을 극복하고자 SUS로 둘러싼 EWP를 연구 및 개발하였으며, 양산에 들어가기 위하여 로봇 기반의 생산 장비를 개발 중에 있다. 본 논문에서는 생산된 EWP의 성능을 테스트하기 위하여 로봇 기반의 생산 시스템과 연동되는 열 충격 모사 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 시스템을 활용하게 되면 실제 환경과 비슷한 환경에서의 EWP를 테스트함으로써 제품의 불량률을 줄일 수 있는 장점을 가질 수 있다. 동시에 테스트를 위한 모사 전 과정에서 생산된 모든 데이터를 저장함으로써 향후 빅 데이터 기반의 EWP 시스템의 CPS(: Cyber Physical System) 개발에 활용될 수 있다.
스마트그리드는 전력시스템과 이를 제어하기 위한 통신 인프라를 중심으로 다양한 시스템이 서로 통합되는 종합적인 플랫폼으로 이해할 수 있다. 기존에 각기 독립적으로 운영되는 시스템과 통신 인프라가 통합되기 시작하면서 다양한 상호작용이 파생되고 그로 인해 잠재적인 보안 측면의 위험성도 커지게 된다. 전통적인 전력시스템은 폐쇄적인 SCADA 네트워크를 기반으로 운영되었기 때문에 최소한의 보안강도가 보장되었지만, 스마트그리드 하에서는 개방형 통신망과 연계되면서, 기존의 사이버 보안 위협들이 전력시스템으로 유입하게 된다. 기존의 IT 시스템과는 달리 전력시스템과 같은 제어시스템은 물리적 작동과 공정이 수반되기 때문에 새로운 위험이 발생하기도 하고 기존의 위험이 증폭되기도 한다. 전력시스템에서는 가용성이 그 무엇보다 중요하기 때문에, 스마트그리드 체제하에서의 다양한 위협요인을 미리 파악하고 이에 대비한 계획을 수립함으로써, 그러한 가용성의 수준을 유지할 필요가 있다. 이를 위해서는 기존의 사이버 위협이 어떠한 경로를 통해 전력시스템에 영향을 미치게 되며 그로 인한 잠재적 위험이 얼마나 되는가를 평가할 필요가 있다. 그러나 스마트그리드는 아직까지 구축중인 미래형 시스템이고 누적된 과거 데이터가 없기 때문에 가상의 하드웨어 기반 테스트베드 내지 소프트웨어 기반의 시뮬레이션 모델을 통해 이를 사전적으로 테스트할 필요가 있다. 또한 스마트그리드는 서로 다른 IT 시스템과 물리적 설비들이 결합되는 복잡한 시스템이라는 측면에서, 잠재적으로 발생 가능한 다양한 위험을 분석하고 평가할 수 있는 모델의 수립이 요구된다. 본고에서는 그러한 CPS 기반 시뮬레이션 모델에 대한 현재의 연구동향을 검토하고, 향후 실질적으로 구현하기 위한 방안을 제안하고자 한다.
The role of Internet of Things (IoT) has been evolving from connectivity to intelligent and autonomous functions. The increase in the number of connected things and the volume of data has revealed the limit of cloud-based intelligent IoT. Meanwhile, the development of microprocessors for the IoT has enabled their intelligent decision making and reactions without the intervention of the cloud; this phase is referred to as the "autonomous IoT era." However, intelligence is not the only function of the IoT. When a cyber physical system (CPS) is running on the cloud, the real-time synchronization between the real and virtual worlds cannot be guaranteed. If a CPS is running on the IoT, both the worlds can be synchronized closely enough for a zero- time gap, i.e., achieving the goals of autonomous IoT. ETRI implements intelligence into the role of IoT and collaborates their decision making and reactions without the intervention of humans. Then, we focus on the development of a new IoT computing paradigm that enables human-like discussions.
최근 들어 4차산업 연관기술인 사이버물리시스템(CPS) 구축을 위해 물리 모델과 제어회로 시뮬레이션을 위한 가상 제어시스템 구축 작업이 다양한 산업 분야에서 요구가 점점 증가하고 있다. 전자 문서화 되지 않은 문서들에 대한 직접입력을 통한 변환은 시간과 비용이 많이 소모된다. 이를 위해 이미 출력된 대량의 도면을 인공지능을 이용한 객체 인식을 통해 디지털화 작업은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 도면내 객체를 정확하게 인식하고 이를 다양한 응용에 활용할 수 있도록 하기 위하여 도면내 객체의 특징을 분석하여 인공지능을 활용한 인식 기법을 제안하였다. 객체 인식의 성능을 높이기 위하여 객체별 인식 후 그 정보를 저장하는 중간 파일을 생성하게 하였다. 그리고 인식 결과를 도면에서 삭제하여 다음 인식 대상의 인식률을 향상시켰다. 그리고 그 인식 결과를 표준화 포맷 문서로 저장하여 이를 제어시스템의 다양한 분야에 활용할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 우수한 성능은 위해 실험을 통해 확인할 수 있었다.
Purpose A digital twin is a digital replication of a physical system. Gartner identified the digital twin as one of the Gartner Top 10 Strategic Technology Trend for three years from 2017. The rapid development of the digital twin market is expected to bring about innovation and change throughout society, and much research has been done recently in academia. In this research, we tried to explore the main research trends for digital twin research. Design/methodology/approach We collected the digital twin research from Web of Science, and analyzed 804 articles that was published during time span of 2010-2018. A total of 41 key authors were selected based on the frequency of citation. We created a co-citation matrix for the core authors, and performed multivariate analysis such as cluster analysis and multidimensional scaling. We also conducted social network analysis to find the influential researchers in digital twin research. Findings We identified four major sub- areas of digital twin research: "Infrastructure", "Prospects and Challenges", "Security", and "Smart Manufacturing". We also identified the most influential researchers in digital twin research: Lee EA, Rajkumar R, Wan J, Karnouskos S, Kim K, and Cardenas AA. Limitation and further research suggestion were also discussed as a concluding remarks.
본 연구는 제4차 산업혁명을 주도하는 기술인 AI(인공지능), IoT(사물인터넷), CPS(Cyber Physical System), 3D프린터, 바이오 등 정보통신기술을 기반으로 인간의 삶과 사회를 최고의 가치에 둔 디자인과 디자이너의 방향성에 대하여 연구하고 있다. 연구방법으로는 문헌연구를 중심으로 하면서, 디자인에 정보통신기술(ICT)이 적용된 실제사례에서 디자인 속에 내포된 인간과 사회의 의미를 찾으면서 4차 산업혁명에서 디자인의 방향성에 대하여 연구하고 있다. 이 연구를 통해 4차 산업혁명에서 정보통신기술을 적용한 디자인은 그 중심에는 인간이 있어야 하고 인간과 사회에 대한 깊이 있는 연구를 통하여 인간의 감성을 따뜻하게 자극하는 감성적 디자인으로의 방향성을 제시하고 있다. 또한 디자이너는 발달된 정보통신기술에 대한 이해를 바탕으로 타 분야의 융합을 통한 창의적인 아이디어를 만들어 가야함을 보이고 있다.
With the development of Cyber-Physical Systems(CPS), several technologies such as automation control, automotive and intelligent house systems have been developed. To enable communication among various components of such systems, several wired and wireless communication protocols are used. The Controller Area Network(CAN) is one of such wired communication protocols that is popularly used for communication in automobiles and other machinery in the industry. In this paper, we designed and implemented a response time analysis system for CAN communication. The reliable data transfer among various electronic components in a significant time is crucial for the smooth operation of an electric vehicle. Therefore, this system is designed to conveniently analyze the response time of various electronic components of a CAN enabled system. The priority for transmission of the messages in the CAN bus is determined by the message identifier. As the number of nodes increases the transmission of low priority messages is delayed due to the existence of higher priority messages on the bus. We used Raspberry Pi3 and PiCAN2 board to simulate the data transfer for studying the comparative delay in low priority nodes.
다변량 시계열 이상 탐지 과업에서 정답 값이 존재하는 데이터를 얻는 것은 매우 시간 집약적인 일이다. 따라서 최근 정답 값이 필요 없는 비지도 학습법(unsupervised learning)에 관한 많은 연구가 진행되었다. 하지만 다변량 시계열 이상 탐지 과업에 특화된 주요 구조와 세부적인 특성에 대한 심화 있는 논의는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 비지도 학습 기반의 다변량 시계열 이상 탐지 모델과 특장점을 포괄적으로 분석하여 분류하였다. 전력 계통(power grid) 또는 Cyber Physical System(CPS)과 같은 현실 세계 데이터 집합에서 현실적인 이상 상황을 고려하여 학습을 진행하였고, 실험 결과를 바탕으로 각 모델의 정량적 성능을 비교 분석하였다. 성능 지표로는 정밀도(precision), 재현율(recall)과 F1 점수를 사용하여 성능을 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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