Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.803-804
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2016
With the advent of Germany's Industry 4.0, research of smart factory to applying the ICT in manufacturing industries is in progress. But the current system controlled equipment using the data declared in the embedded systems. In this paper, we proposed equipment control method to implement smart factory based on IoT. This method is create D/B table of data declared in equipment. and equipment shall call all of control unit parameters. When using the present method, it is possible to efficiently control the number of equipment as less network resource. Also It can operating a factory efficiently.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.2
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pp.229-236
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2019
IOT middleware is required to play a pivotal role in interpreting, managing, and controlling data information of Internet devices (sensors, etc.). In particular, the root industry has different process flows for different industries, and there are various data processing requirements for each company. Therefore, a general purpose IOT middleware is needed to accommodate this. The IOT middleware structure proposed by this paper is a plug-in that can be used as an engine part for middleware basic processes such as communication, data collection, processing and service linkage, We propose a flexible and effective smart process for root industry. In addition, we propose a method to strengthen prevention and security against tampering, deodorization, etc. through encryption of network data between middleware plug - in and related service layer. We propose a system that will be developed as an IOT middleware platform that is specialized in the root industry so that it can be extended in various network protocols such as MQTT, COAP, XAMP.
With the advent of 4th industrial revolution, the manufacturing industry is converging with ICT and changing into the era of smart manufacturing. In the smart factory, all machines and facilities are connected based on ICT, and thus security should be further strengthened as it is exposed to complex security threats that were not previously recognized. To reduce the risk of security incidents and successfully implement smart factories, it is necessary to identify key security factors to be applied, taking into account the characteristics of the industrial environment of smart factories utilizing ICT. In this study, we propose a 'hierarchical classification model of security factors in smart factory' that includes terminal, network, platform/service categories and analyze the importance of security factors to be applied when developing smart factories. We conducted an assessment of importance of security factors to the groups of smart factories and security experts. In this study, the relative importance of security factors of smart factory was derived by using AHP technique, and the priority among the security factors is presented. Based on the results of this research, it contributes to building the smart factory more securely and establishing information security required in the era of smart manufacturing.
In the IT industry, the complexity and volatility of corporate networks are gradually evolving, and concurrently, the significance of corporate networks is increasing. Previous research has employed network analysis to scrutinize inter-corporate trade relationships for strategic and policy making. However, previous studies focused on the overall network structure from a macroscopic perspective, presenting limitations in applicability at the individual IT corporation level. This study develops a novel research model incorporating sector and region-level network analysis based on connection strength, along with the derivation of a composite node centrality indicator. Using this methodology, we analyzed corporate networks across nine metropolitan areas using IT corporate transaction data. The results means that cities with a manufacturing base, such as Incheon, Busan, and Daegu, have recently established cooperative networks with IT companies. We also found that in the IT industry in Gwangju and Daejeon, certain companies dominate the transaction network.
Starting from the 4th industrial revolution, core technologies were applied to industries to build various smart environments. Smart factories in the manufacturing industry produce high-quality products by applying IIoT as a core technology that can collect and control a wide range of data for customized production. However, the network environment of the smart factory converted to open through IIoT was exposed to various security risks. In accordance with security breaches, IIoT has shown degradation in the quality of manufactured products and production processes due to network disturbance, use and maintenance of forged IIoT, and can cause reliability problems in business. Accordingly, in this study, a method for safe connection and utilization of IIoT was studied during the initial establishment of a smart factory. Specifically, a study was conducted to check the IIoT connection situation so that the practicality of the IIoT connected to the smart factory could be confirmed and the harmless environment established.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.30
no.9
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pp.602-608
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2017
Due to recent industry 4.0, manufacturing has changed a lot. In particular, it is necessary to control the controller and controller of the control system, to communicate various production information and measurement information, and to produce a database in accordance with the flexible production for a small quantity of various items, and to manage the trend of major parts of production facilities. In this paper, we developed a multiple wireless communication controller for small scale control system for smart factory by applying XBee and microcomputer. This controller is cheap and easy to build multi-radio communication environment of 1: N and can control and monitor control system. In addition, we tested multiple wireless communication controllers by using signal processing device and C++, and constructed network, control, and database for mechanism module, and confirmed effectiveness for industrial application.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.15
no.2
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pp.79-85
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2020
IIoT stands for Industrial Internet of Things used in manufacturing, healthcare, and transportation in networked smart factories. Recently, IIoT's environment requires an automated control system through intelligent cognition to improve efficiency. In particular, IIoT can be applied to automatic calibration of production equipment for improved management in industrial environments. Such automation systems require a wireless network for transmitting industrial data. Self-calibration systems in laser transmission paths using wireless networks can save resources and improve production quality by real-time monitoring and remote control of laser transmission path. In this paper, we propose a wireless networked system for self-calibration of laser equipment that requires a laser transmission path, and we show the results of the prototype evaluation. The self-calibration system of laser equipment measures the coordinates of the laser points with sensors and sends them to the host using the proposed application protocol. We propose a wireless network service for the wired motor controller to align the laser coordinates. Using this wireless network, the host controls the motor by sending a control command of the motor controller in an HTTP message based on the received coordinate values. Finally, we build a prototype system of the proposed design to verify the detection performance and analyze the network performance.
Kim, Thomas J.Y.;Kim, Hyungjung;Jung, Woo-Kyun;Lee, Jae Won;Park, Young Chul;Ahn, Sung-Hoon
Journal of Appropriate Technology
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v.5
no.2
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pp.70-81
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2019
The garment industry is one of the most labor-intensive manufacturing industries, with its sewing process relying almost entirely on manual labor. Its costs highly depend on the efficiency of this production line and thus is crucial to determine the production rate in real-time for line balancing. However, current production tracking methods are costly and make it difficult for many Small and Medium-sized Enterprises (SMEs) to implement them. As a result, their reliance on manual counting of finished products is both time consuming and prone to error, leading to high manufacturing costs and inefficiencies. In this paper, a production tracking system that uses the sewing machines' energy consumption data to track and count the total number of sewing tasks completed through Convolutional Neural Network (CNN) classifiers is proposed. This system was tested on two target sewing tasks, with a resulting maximum classification accuracy of 98.6%; all sewing tasks were detected. In the developing countries, the garment sewing industry is a very important industry, but the use of a lot of capital is very limited, such as applying expensive high technology to solve the above problem. Applied with the appropriate technology, this system is expected to be of great help to the garment industry in developing countries.
The paper reports on a systematic literature review results concerning the smart factory research in Korea. 144 papers were identified from the articles published in Korean journals listed in the Korean citation index by keyword search related to smart factory. Bibliometric analyses were conducted by way of co-occurrence and network analysis using the VOSViewer. Automation, intelligence, and bigdata were identifed as three critical clusters of research while, operating systems, international policy and cases, concept analysis as other three clusters of research. Internet of Things turned out to be a key technology of smart factory linking all of these areas. Servitization studies were small in numbers but seemed to have a lot of potential. Security researches seemed to be lacking connections with other areas of studies. Results of this study can be used as a milestone for identifying future research issues in smart factories.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.1
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pp.34-47
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2018
As interest in advanced countries regarding the convergence technology development increases, a methodology for identifying the core convergence technology that has a large spill-over effect on the technology and industry is required for the nation's competitiveness enhancement in the convergence technology field. Based on patent citation network analysis using 1,124 USPTO patents in the ICT convergence technology field of the smart factory, this study examined the proposed heterogeneous technology convergence index as a tool for measuring the convergence characteristics of the spillovers compared to other indexes (i.e. other sector ratio index and homogeneous technology convergence index). The proposed heterogeneous technology convergence index was used to investigate core technology sectors among ICT technology sectors of smart factory identified by government ministries. Results found 6 core ICT convergence technology sectors including the manufacturing execution analysis application sector. Also, this study conducted blockmodeling analysis using the IPC codes of patents in the manufacturing execution analysis application sector, and identified that the blocks representing the electronic communication and electric digital data processing technology sectors (Block 3 & 4) are related technology sectors which can be converged with core technology. Based on the findings, the implications for the convergence technology development planning of the smart factory field are discussed.
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