• 품질경영학회지
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• 제46권1호
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• pp.11-26
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• 2018

Purpose: This study is to help the construction of smart factories of other manufacturing enterprises through IDIS 's case of smart factory construction. Methods: We introduce the four phases of implementing smart factory building by IDIS company, which produces a small quantity of multi-odd units. Results: Through the smart factory construction, the cost of product is reduced due to the improvement of total productivity such as office work, production work, and energy saving, and sales are enhanced by customized production, quality / delivery reliability improvement. Conclusion: We present the actual examples needed to build the manufacturer's smart factory.

• 실천공학교육논문지
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• 제13권3호
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• pp.483-490
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• 2021

본 논문에서는 스마트팩토리 기반의 CPPS(Cyber Physical Production System) 및 VR(Virtual Reality) 기술을 활용한 스마트팩토리 통합 기술 교육 플랫폼 개발과 플랫폼을 활용한 교육 방법들을 제안하였다. 3D 디지털 트윈과 연동이 가능하며 BOP(Bill of Process) 기반의 제조 공정을 통합하는 방법을 학습할 수 있도록 플랫폼을 개발하였다. 또한 디지털 트윈은 OPC-UA 서버를 통해 메카니컬 시스템과 디지털 트윈 뿐만 아니라 가상 현실까지 연계하여 통합 스마트팩토리 기반의 교육 플랫폼을 구축하였다. 이러한 플랫폼을 기반으로 스마트팩토리 통합 플랫폼은 BOP 기반 디지털 트윈 시뮬레이션, OPC-UA 통합, MES 시스템, SCADA 시스템, VR 연동으로 스마트팩토리 통합 플랫폼의 개별 요소들을 가지도록 제안하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제39권9호
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• pp.527-533
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• 2017

제조공정이 기술 집약적인 반면 제품 수명이 짧아 다량으로 버려지는 스마트폰의 환경영향에 관심이 커지고 있다. 이 연구에서는 전과정평가 기법을 기반으로 스마트폰의 다양한 환경영향을 정량적으로 분석, 평가하였다. ISO 14040 시리즈 표준에 의거한 전과정평가를 수행하였고, 스마트폰의 제조전, 제조, 유통, 사용 및 폐기를 포함하는 전과정 단계를 시스템경계에 포함하였다. 평가한 10개 환경영향범주 모두에서 제조전단계가 가장 큰 환경영향을 나타내었다. 지구온난화 영향은 제조전단계, 유통단계, 사용단계, 제조단계, 폐기단계경우 각각 52.6%, 23.9%, 15.7%, 7.0% 및 0.8% 이었다. 스마트폰 제조전단계의 부품별 환경영향은 PCB, 배터리, 디스플레이 모듈 순이었다. 따라서 스마트폰의 전과정 환경영향 저감을 위해서는 스마트폰 소형/경량화를 통해 자원사용량을 줄이고, 자원순환성을 높일 수 있는 친환경 소재를 적용하여 제조전단계의 환경영향을 줄이려는 노력이 필요하다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권3호
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• pp.80-88
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• 2019

Recently, automobile manufacturing companies, which are major customers of them, are requiring IATF 16949 (ISO/TS 16949) certification as a mandatory requirement to secure product quality. In particular, IATF 16949 : 2016, revised in October 2016, was reinforced product traceability requirements for production information management by lot in the production process. Therefore, small and medium-sized precision parts processing companies in the automobile industry are very difficult to survive due to quality and price competition for customers satisfaction. MES (Manufacturing Execution System) is required to solve this problem. However, small and medium sized precision parts processing enterprises are reluctant to introduce the MES which is not suitable for the manufacturing environment of them such as high cost and low utilization. Even if the system is introduced, it is difficult to operate and maintain the system because the lack of computer manpower. In this paper, we propose a method for building a lot tracking system for small and medium precision parts processing companies by reviewing relevant literature and analyzing cases. In addition, by managing the production history for each lot of the final product in the system, we will grasp the effect of reducing the quality failure cost obtained by minimizing the range of defect selection.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.375-376
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• 2012

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.48-50
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• 2012

Migrating and enhancing welding system into smart device based system is one of most important issues in ship manufacturing and maritime plant industries. In this paper, we propose and discuss the design and development of software architecture for smart welding system. Firstly, we introduce hybrid app development environments, because hybrid app development is more efficient and developer-friendly than native app development. Secondly, we show an essential subset of potential screen shots, software architecture diagrams and data flow diagrams(DFD) for our smart welding system proposal. Finally, we conclude the discussion of design choices and future work.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제4권2호
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• pp.84-93
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• 2015

This study is for the development of Cover Glass Grinding Processing System. This system is developed for manufacturing a mass product system grinding cover glasses with highly precise mechanism, and we improved resulted quality. In the development process, we developed a complete process technology through mechanical design, image processing technology, spindle control, mark identification algorithm etc. With this cover glass grinding development, we could developed process technology, image processing technology, organization mechanisms and control algorithms.

• 벤처혁신연구
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• 제6권1호
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• pp.59-73
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• 2023

4차 산업혁명 시대의 제조업은 디지털 트랜스포테이션을 통한 스마트공장의 구현이며, 기존의 공장자동화 수준을 넘어선 차세대 디지털 신기술과 제조 기술이 접목된 소비자 중심의 지능화된 공장을 의미한다. 이러한 스마트공장을 성공적으로 정착시키기 위해서는 전문인력 양성이 필요하다. 그러나 인력 양성을인력 양성을 위한 교육은 실제 현장의 기계 설비나 전체적인 생산 공정을 갖추기가 어렵다. 따라서 실제 생산 현장의 물류의 흐름과 공정을 시각화하고, 제어할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실제 현장의 물류 흐름을 물리시스템인물리 시스템인 소형 FMS로 구현하였고, 생산 공정은 디지털시스템으로 구현하였다. 물리시스템과물리 시스템과 디지털시스템의 실시간 동기화하여, 무인운반차 및 자재의 위치, 공정 상태를 모니터링하여 실제 제조 현장에서 물류의 흐름과 공정 과정을 볼 수 있다. 개발된 디지털 트윈 시스템은 스마트공장 인력양성을 위한 효과적인 교육 프로그램으로 활용이 가능하다프로그램으로 활용할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.216-221
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• 2022

4차산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 디지털 혁신으로의 전환을 가속화하고 있으며, 제조업에서는 스마트공장을 비롯해 4차산업혁명 기반 제조업 혁신을 위한 노력이 이어지고 있다. 제조업에서의 4차산업혁명 기술의 접목은 AI, 빅데이터, IoT, 클라우드, 로봇 등을 활용해 기존 자동화에서 업그레이드된 생산설비 데이터 수집 및 분석시스템 구축과 제품 불량 원인 파악 및 불량률을 최소화하기 위한 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 생산설비 현장에서의 전력, 환경, 설비 상태 데이터를 IoT 디바이스를 통해 수집하고, 수집한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 수치화하여 나타내고 위젯을 활용하여 MQTT기반 실시간 인포그래픽 형태로 표시할 수 있는 시스템을 구현하였다. IoT 디바이스로부터 전송된 실시간 센서 데이터를 Rest API 방식으로 클라우드 서버에 저장하고, 대시보드에서 데이터를 원격에서도 모니터링이 가능함은 물론 시간별, 일자별로 분석이 가능하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.469-478
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• 2022

본 논문은 산업용 생산 장비의 부하 전력을 모니터링하기 위한 스마트 디바이스와 애플리케이션을 개발하고 성능을 평가한 결과를 담고 있다. 스마트 디바이스는 산업용 생산 장비의 부하 전력 및 동작 환경 데이터를 수집해 이를 서버로 전송하는 기능을 가진 스마트 전력 디바이스와 이의 경량화 버전에 해당하는 에너지 미터링 디바이스로 구분해 하드웨어와 더불어 펌웨어를 개발하였다. 이들 디바이스에서 수집한 부하 전력 데이터는 AWS(Amazon Web Services) 서버내 MariaDB에 저장될 수 있도록 하였으며, RESTFul API를 이용해 웹사이트 및 모바일 애플리케이션 상에서 그래프 형태로 부하 전력을 모니터링할 수 있도록 구현하였다. 개발 시스템의 성능을 평가하기 위해 MariaDB에서 웹사이트 및 모바일 애플리케이션까지의 응답 시간을 측정하였으며, 4G(LTE) 네트워크 환경에서는 0.0256~0.0545초, 3G 네트워크 환경에서는 0.6126~1.2978초로 만족스러운 결과를 보여줌을 알 수 있었다.