Purpose: This study aims to identify the relationship between SMEs' digital transformation capabilities, smart factory utilization, and management performance. It also aims to suggest how companies strategically utilize smart factories to achieve a competitive advantage and sustainable growth through empirical analysis of differences in innovation resistance and organizational characteristics. Research design, data, and methodology: This study Implement for SME's building smart factories did. The survey was conducted for 90days from October 1st, 2023 to December 31th, 2023. Total of 210 surveys were collected, and 186 surveys, excluding ones with missing value and outliers (64 surveys), were used. Results: The results of the empirical analysis based on previous research are as follows. First, digital transformation capabilities such as digital technology, digital leadership, and digital strategy affect smart factory utilization. Second, smart factory use affects operational performance. Third, innovation resistance has a moderating effect in the relationship with digital transformation capabilities, smart factory utilization, and management performance. Fourth, organizational characteristics have a moderating effect in the relationship with digital transformation capabilities, smart factory utilization, and management performance. Conclusions: Explore strategic ways to improve your organization's digital transformation capabilities. It is necessary to establish a strategy to make organizational members aware of the necessity and importance of introducing a new system through centralization of the organization.
본 연구는 스마트팩토리를 도입한 국내 중소제조기업이 질적 고도화를 위해 현재 대비 상위단계의 스마트팩토리 고도화 수용의도에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 이를 위하여 스마트팩토리를 도입한 중소기업을 대상으로 통합기술수용이론과 확장된 2단계 정보시스템 지속사용모델을 이용하여 온라인 설문조사를 통해 수집된 375부를 SPSS와 AMOS를 활용하여 실증적으로 분석하였다. 연구결과 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건은 사용자 만족도에 통계적으로 유의한 영향이 있었으며, 사용자 만족도와 경영자의 의지는 고도화 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만 공급사의 기술력은 고도화 수용의도에 직접적인 영향이 없는 것으로 나타났으며 스마트팩토리 사용자의 만족도는 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건과 고도화 수용의도 간에 매개효과를 가지는 것을 확인하였다. 향후 국내 중소제조기업의 스마트팩토리 고도화를 위해서는 사용단계에서의 만족도 향상과 경영자의 스마트화 의지를 지속 향상시키는 노력이 중요하다고 판단된다.
본 논문은 스마트무인기 위성관성항법장치(DGNS)의 신뢰성 검증을 위해 다른 위성관성 항법장치(Athena511, Nav420)와의 비행시험 결과를 비교하여 기술한다. DGNS의 성능 및 신뢰성 검증은 유인항공기를 이용한 비행시험과 차량에 탑재한 주행시험으로 수행되었다. DGNS와 비교 대상 위성관성항법장치는 GPS 위치와 관성센서 정보 등의 성능 확인을 통해 비교 검토되었다. 비행시나리오에 따른 유인항공기 비행시험을 통해 DGNS는 동급 상용제품에 대해 유사하거나 다소 우수한 성능과 신뢰성을 갖는 것으로 확인되었다. DGNS는 현재 스마트무인기에 탑재되어 비행시험 중이다.
유비쿼터스 지능 공간은 사용자의 요구를 서비스하기 위하여 여러 종류의 스마트 객체들이 다양한 형태로 연결되어 있다. 따라서 사용자의 서비스 요구에 따라 서비스 구성 중에 과도한 부하가 발생할 뿐만 아니라 서비스 객체들 간의 자원 충돌이 발생할 수 있다. 결국, 각 서비스 객체들 간에 오작동이 발생해 사용자에게 잘못된 서비스를 제공하거나 서비스에 응답을 못 할 수도 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 유비쿼터스 지능공간은 모니터링 시스템에 의해 다양한 스마트 객체들의 기능, 성능 및 상태를 모니터링 한다. 또한 로그를 기록하고 기록된 로그를 분석하여 사용자에게 지능 공간 서비스에 대한 최적화된 기능, 성능 및 서비스 품질을 개선 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 다양한 서비스 요구 패턴 등에 따른 성능 최적화와 시스템의 중단 및 오작동이 발생했을 때 자가 복구를 수행할 수 있는 모니터링 시스템을 제안한다.
디지털 관광은 여행 전, 동안, 이후에 관광객의 활동을 디지털로 지원한다[1]. GPS를 지원하는 스마트폰은 주요 관광지에서 투어 가이드와 스토리텔링 서비스와 같은 위치 기반 모바일 어플리케이션을 제공한다. 본 논문에서 지리정보시스템을 기반으로 스마트 관광 서비스 플랫폼을 제안하고 제주도의 주요 관광명소에서 스마트 투어 가이드 서비스를 제공하기 위한 모바일 어플리케이션을 개발한다. 제안하는 스마트 관광 서비스 플랫폼은 관광지도와 지리정보시스템, 콘텐츠 관리 시스템, 멀티모달 내비 시스템, 관광지 콘텐츠 제작 및 관리시스템, 여행상품 제작 및 관리시스템, 스마트 검색 시스템과 사용자 단말기로 구성된다. 스마트 투어 모바일 어플리케이션은 제안하는 스마트 관광 플랫폼을 이용하여 제주 유명 관광명소에서 여행 전, 동안, 이후의 디지털 관광을 지원한다.
현대 사회에서 스마트홈은 사람들의 일상생활의 한 부분이 되고 있다. 전통적인 스마트홈 시스템은 보안, 데이터 집중화, 위변조 같은 문제들을 내포하고 있으며, 이러한 문제들을 해결하는 기술로서 블록체인이 각광 받고 있다. 본 논문은 홈과 블록체인 네트워크 부분으로 구성된 블록체인 기반 스마트홈 시스템을 제안한다. 8개의 노드로 구성된 블록체인 네트워크는 도커 환경에서 하이퍼레저 패브릭 플랫폼에서 구현된다. 데이터 전송 보안을 위하여 ECC 암호화 기술이 사용되고, RBAC가 네트워크 회원의 인증을 관리한다. Raft 의사 결정 알고리즘은 분산처리 시스템의 모든 노드에서 데이터 일관성을 유지하고, 블록 발생 시간을 줄인다. 노드들이 스마트홈 데이터를 안전하고 효율적으로 접근하도록 스마트 컨트랙트가 쿼리와 데이터 전송을 제어한다. 실험 결과는 많은 동시 접근 하에서 안전한 평균 쿼리와 서브밋 시간이 84.5 [ms]와 93.67 [ms]로 유지되고, 모의 패킷캡쳐 공격에서 전송 데이터가 안전하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 빔 형성 RFID 리더기 모듈을 제안하고 이를 이용한 편리한 쇼핑 시스템을 설계한다. 스위치 빔 형성(Switched Beamforming) RFID 리더기를 이용 쇼핑 매장용 스마트 게이트를 설계함으로써 기존 쇼핑시스템의 문제점인 태그 인식률을 높여주고 적응적 빔 파라미터 설계로 리더기의 자동 태그인식 기능을 개선한다. 제안한 시스템은 쇼핑 카트의 태그 정보를 수신 및 처리하는 스마트 게이트, 태그정보에 포함된 가격자료 확인 및 결제처리를 하는 결제 시스템, 결제 시스템의 결제 정보를 수합하고 이 정보를 활용 소비자 구매도 분석, 재고관리 및 납품관리를 하는 중앙 서버로 구성된다. 제안된 쇼핑 시스템이 기존의 쇼핑 시스템에 비해 성능면에서도 우위일 뿐 아니라 실용성, 고객의 편의성을 개선과 아울러 유지 관리 비용측면에도 이점이 있음을 보여준다.
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.
Cause of struggling to escape from dependency of fossil fuels, the fuel cell and the Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEV) draw attention in the all of the world. Especially, the Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell (PEMFC) systems have been anticipated for next generation's energy supplying system, and we can predict the PHEV will enlarge the market share in the next few years to reduce not only the air pollution in the metropolis but the fuel-expenses of commuters. This paper presents simulation results about the strategy of smart charging system for PHEV in the residential house which has 1 kW PEMFC cogeneration system. The smart charging system has a function of recommending the best time to charge the battery of PHEV by the lowest energy cost. The simulated energy cost for charging the battery based on the electricity demand data pattern in the house. The house which floor area is $132\;m^2$ (40 pyeong.). In these conditions, the annual gasoline, electricity, and total energy cost to fuel the PHEV versus Conventional Vehicle (CV) have been simulated in terms of cars' average life span in Korea.
There are increasing interests on smart home systems. However, most of the existing works focus on the functionality itself. In this paper, we propose an extensible smart home system based on low power networking such as CoAP, 6LoWPAN, and Zigbee. The proposed home IoT system consists of Home APP, Home Server, Home Broker, and Power Devices. Each component of the system is connected by the low-power network technologies aforementioned. As the end device, Power Device senses the current consumption of the attached appliance and controls the power to it. Power Device reports the sensing data to Home Server via Home Broker. The Home Broker enhances the scalability of the system. Home Broker extends the service area and the user's services, and it manages the connection of the underlying devices and processes, and transmits data to Home Server from Power Devices. Through the experimental evaluation, we show that the proposed system achieves the design goals such as extensibility and low power networking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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