International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.206-211
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2022
Recently, the world is facing many difficulties in all areas as a result of price instability and the Russian-Ukraine war. Personally, as many jobs disappear, household income is declining sharply. In particular, the possibility of such bankruptcies is relatively increasing in small and medium-sized enterprises (SMEs), and it is highly likely that this will continue for the time being. In this situation, countries around the world are continuously making efforts to improve corporate productivity. In Korea, the smart factory support project implemented by the Smart Manufacturing Innovation Promotion Team has been continuously promoted for the past several years, providing opportunities for SMEs in need to improve productivity and change the corporate structure. In this study, the current status of smart factory promotion at home and abroad was examined, and problems and improvement measures were studied for the insufficient efficiency in the smart factory promotion system implemented in Korea.
Recently, small and medium-sized manufacturing companies have shown increased interest in and participation in smart factories in order to survive in market competition. However, many SMEs build smart factories without a systematic review or preparation, which leads to them not being able to use them properly. This study considers the main reason for the low utilization rate of smart factories to be a lack of sufficient reflection of user requirements. Therefore, a method and procedure for deriving the priority of smart factory requirement functions and operating performance indicators based on QFD is proposed as a solution to this issue.
Industrial network, often referred to as fieldbus, becomes an indispensable component for intelligent manufacturing systems. Thus, in order to satisfy the real-time requirements of field devices such as sensors, actuators, and controllers, numerous fieldbus protocols have been developed. But, the application of fieldbus has been limited due to the high cost of hardware and the difficulty in interfacing with multi-vendor products. As an alternative to fieldbus, the Ethernet (IEEE 802.3) technology is being adapted to the industrial environment. However, the crucial technical obstacle of Ethernet is its non-deterministic behavior that cannot satisfy the real-time requirements. Recently, the EtherCAT protocol becomes a very promising alternative for real-time industrial application due to the elimination of uncertainties in Ethernet. This paper focuses on the implementation of the IEC 61800 based real-time EtherCAT network for multi-axis smart driver. To demonstrate the feasibility of the implemented EtherCAT slave module, its synchronization performance is evaluated on the experimental EtherCAT testbed with a single axis smart driver.
국가경쟁력 제고와 제조업 경쟁력 확보를 위한 스마트팩토리 보급 및 확산사업이 국가주도로 진행되고 있으나, 대부분의 구축기업이 기초 단계에 머무르고 있으며, 그 마저도 지속적으로 활용하지 못하고 있다. 스마트팩토리 관련 선행연구의 대다수는 도입사례 혹은 빅데이터 적용방안 등 기술적인 부분에 초점을 맞추고 있어, 스마트팩토리의 지속적 활용에 대한 실증 연구는 부족한 실정이다. 이에, 본 연구에서는 정보시스템 성공모형과 선행연구를 바탕으로 스마트팩토리 사용정도 및 사용자만족에 영향을 주는 주요 선행요인을 도출하고, 이 요인들이 사용정도 및 사용자만족을 거쳐 지속사용의도, 경영성과 및 고도화수용의도에 미치는 영향을 실증하였다. 스마트팩토리를 기 도입한 287개 중소제조기업을 대상으로 수집한 설문지를 바탕으로 구조방정식모형을 활용하여 분석한 결과, 주요 선행요인인 시스템품질과 정보품질, 서비스품질, 정부지원은 사용정도에 유의한 영향을, 서비스품질과 정부지원은 사용자만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 사용정도와 사용자만족은 경영성과 및 지속사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 나아가 고도화수용의도에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 정보시스템 성공모형을 활용하여 중소제조기업의 스마트팩토리 사용자만족이 경영성과 및 지속사용의도, 나아가 고도화수용의도에 미치는 구체적인 영향 메커니즘을 최초로 실증한 연구라는 점에서 의의가 있다.
제4차 산업혁명은 IoT(Internet of Things) 빅데이터(BigData) 인공지능 등 다양한 기술들의 융합을 통하여 스마트 공장(Smart factory) 구현을 목표로 새로운 산업화를 시도하고 있다. 스마트 공장 실현을 위해서 다양한 이종기계들 간의 유연한 데이터 교환 방법이 가능한 통신 기술이 필요하고 표준 기술을 기반 생산 장비의 확장성이 고려될 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이종기기를 포함하는 다수의 생산 설비로부터 데이터를 수집 및 통합하고, 모든 생산 장비를 감시할 수 있는 MTConnect기반 이종 공작기계 상태 정보 및 가공 정보 관리시스템을 제안한다. 개발된 시스템 기술은 유연 자동화 생산 라인의 핵심 기술로서 오류 검출, 가공 상태 관리 등 무인 자동화 라인의 중요한 정보를 제공 및 관리하는 기술을 제공할 수 있다.
This study proposes an intelligent control of manufacturing robot with dual arm based on neural network for smart factory implementation. In the control method of robot system, the perspectron structure of single layer based on neural network is useful for simple computation. However, the limitations of computation are emerging in areas that require complex computations. To overcome limitation of complex parameters computation a new intelligent control technology is proposed in this study. The performance is illustrated by simulation and experiments for manufacturing robot dual arm robot with eight axes.
본 논문은 EU의 스마트 전문화 전략과 미국의 제조업 르네상스 정책을 비판적으로 검토하고 한국 지역산업정책의 방향을 제안한다. EU의 스마트 전문화 전략은 기업가적인 자기발견과 전략적 조정, 미국의 제조업 르네상스 정책은 생태계에 기반한 산업공유자산의 구축, 그리고 한국의 지역산업정책은 클러스터에 기반한 지역혁신체제 구축으로 요약된다. EU와 미국 정책 사례는 지역산업정책이 지리적으로 착근되어야 한다는 점을 예증하고 있다. 또한 산업과 기술간 융 복합을 위해 산업정책과 혁신정책을 연계시킴으로써 정책수단 혼합의 적실성을 보여주고 있다. 그리고 국가의 역할도 산업 생태계에서 민주적인 규율을 착근시키는 조정자, 매개자로서 자리매김하고 있다. 이러한 점을 고려하면 향후 지역산업정책은 산업과 기술 간의 연계를 촉진할 수 있는 플랫폼 방식으로 전환되어야 한다.
본 논문은 제조설비 자율제어를 위한 상태 정의 및 진단 알고리즘을 소개한다. 사이버-물리 시스템 및 디지털 트윈기술을 통한 스마트 공장 시스템은 기존 제조 공장의 생산성 및 안정성을 높일 수 있어 최근 이슈가 되고 있다. 스마트 공장 시스템이 생산성을 향상시키고 작업자로 하여금 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 하며 정상적이지 않은 공정 흐름을 제어하기 위한 자율제어 시스템은 스마트 공장 시스템을 구성하는 중요한 기술 중 하나가 된다. 그러나 통합된 수많은 설비 데이터를 기반으로 자율제어 프로세스를 수행하는 것은 상당한 사전 작업이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 제조설비 자율제어를 위한 추상화된 설비 상태를 정의하고 현재 상태를 진단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 통합된 설비 데이터가 아닌 설비 상태를 기반으로 자율제어를 실시하며 더 간단하게 자율제어 프로세스를 진행 할 수 있도록 한다.
A smart phone is a multimedia device that is a necessity for modern people. It includes a wireless networking system to share information and pictures. However, numerous smart phones are discarded every year, since they have a very fast technology development cycle. This paper presents the development of a telemetry algorithm to measure displacement and strain with a discarded smart phone and digital image correlation methods. To implement the measurement algorithm, the LabVIEW 2010 program development platform was used. In order to verify reliability, an open hole tension test was conducted using a smart phone and a universal test machine. In addition, the measurement results from the smart phone were compared with FEM analysis results.
This paper describes our primary study for a new method of recognizing materials, which is need for precision work system. This is a study of dynamic characteristics of smart sensors, new method$(R_{SAI})$ has the sensing ability of distinguishing materials. Experiment and analysis are executed for finding the proper dynamic sensing condition. First, we developed advanced smart sensor. We made smart sensors for experiment. The type of smart sensor is HH type. The smart sensor was developed for recognition of material. Second, we develop new estimation methods that have a sensing ability of distinguish materials. Dynamic characteristics of sensor are evaluated through new recognition index$(R_{SAI})$ that ratio of sensing ability index. Distinguish of object is executed with $R_{SAI}$ method relatively. We can use the $R_{SAI}$ method for finding materials. Applications of this method are finding abnormal condition of object (auto-manufacturing), feeling of object(medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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