4차 산업혁명에 따른 변화는 COVID-19 Pandemic으로 더욱 가속화되고 있다. 이에 사회와 산업의 다양한 분야에서 급격한 변화가 예상된다. 해운물류 산업 역시 환경 및 기술 변화에 따라 스마트화가 시급한 상황이다. 하지만 우리나라의 경우 선진국과 비교하여 해운물류기술의 스마트화가 미진한 상황이다. 많은 관련 주체들과 복잡한 업무처리를 스마트화하기 위해서는 최신 기술들을 활용하여 원활한 의사소통과 가시적인 확인이 중요하다. 스마트 해운물류에서 이러한 가시화와 커뮤니케이션이 더 중요하게 부각된다. 본 연구에서는 자율운항선박과 스마트 항만 간의 통합 커뮤니케이션을 위한 도구를 제시하고자 한다. 특히, 다양한 주체가 참여하여 복잡한 업무처리를 하게 되는 자율운항선박의 접안 및 상·하역 작업의 요구 사항들을 충족시키는 디지털 트윈 기반의 커뮤니케이션 도구 개발에 대해 연구를 하였다.
There are various issues in rural areas. There are population decline, aging, and the absence of jobs and amenities. The government continues to expand various projects for rural areas. Recently, the government is promoting smart village projects in farming and fishing villages. The purpose of smart village is safety, convenience, smartization, and productivity improvement. The purpose of this study is to investigate the project and implementation process of smart villages, and domestic and foreign cases. And it classifies smart villages and suggests implementation strategies. The conclusion is as follows. ①The smart village business focuses on safety, living convenience, facility smartization, and agriculture and fisheries. ②In overseas cases, the smart village project focuses on improving the residential environment of farming and fishing villages in the EU, the UK, and Germany. Japan focuses on improving energy and agricultural and fisheries productivity. ③It is recommended that the smart village business be subdivided and promoted as much as possible. And the project enhances synergy in cooperation with other government ministries. ④Smart services increase credibility through FGI for public officials and residents. ⑤The project is carried out in consideration of agricultural products, tourism festivals, natural environment, history and tradition.
최근 IoT(Internet of Things) 기술의 발전으로 스마트화 기술이 농업, 축산업, 수산업 분야로 확장되어 스마트화가 진행되고 있다. 이러한 스마트화 기술은 현장의 데이터를 어떻게 계측하여 관리 시스템으로 전송하는가가 무엇보다 중요하다. 현재 스마트팜 및 기타 축사 및 양식장 구축에 활용되는 센서는 온도, 습도, CO 가스, CO2, 수소(Hydrogen), O2 등 다양한 센서를 통하여 스마트팜 및 기타 환격을 계측하고 모니터링하고 있다. 이러한 센서들과 스마트팜을 제어하고 관리하는 HMI(Human Machine Interface) 모듈과의 통신방식은 아직 까지는 RS-485 기반의 모드버스(modbus-RTU) 방식을 주로 활용하고 있다. 본 논문에서는 스마트팜 구축에 필요한 센서 데이터를 HMI 모듈에서 관리할 수 있도록 RS-485 기반의 모드버스 방식을 통하여 데이터를 관리할 수 있도록 다양한 센서 모듈을 연결할 수 있도록 HMI용 MCU 모듈을 설계하고자 한다.
4차 산업혁명 기술의 발전으로 인하여 다양한 분야에서의 스마트화가 가속화되고 있다. 해운물류 산업 역시 선진국들을 중심으로 디지털트윈, 사물인터넷, 인공지능 등 첨단 신기술을 접목한 스마트화를 추진 중이다. 국내에서도 변화하는 글로벌 해운물류 흐름에 맞추어 해양수산부를 중심으로 스마트 해운물류 체계 확산전략을 추진하고 있으며 이를 통해 해운물류 스마트화 기반을 조성하고 있다. 본 연구는 이러한 해운물류 스마트화 기반 조성에 따라 입출항, 접안, 상하역 등 변화하는 해운물류 프로세스에 대응하기 위하여 각 운영주체 간 커뮤니케이션의 중요성을 인지하고, 가상의 디지털트윈 환경에서 운영주체 간 의견을 교환할 수 있는 커뮤니케이션 도구의 개념을 제시하고자 한다. 또한, 이러한 커뮤니케이션 도구의 점진적인 개발을 위하여 아키텍처를 비롯한 소프트웨어 설계 모델을 도출하였다.
The manufacturing industry is continuously pursuing advanced technology and smartization as it converges with innovative technology. Improvement of manufacturing productivity is achieved by monitoring, analyzing, and controlling the facilities and processes of the manufacturing site in real time through a network. In this paper, we proposed a new OPC-UA based digital twin model for smart factory facilities. A testbed system for USB flash drive packaging facility was implemented based on the proposed digital twin model and OPC-UA data communication scheme. Through OPC-UA based digital twin model, equipment and process status information is transmitted and received from PLC to monitoring and control 3D digital models and physical models in real time. The usefulness of the developed digital twin testbed system was evaluated through usability test.
Amid the growing importance and urgency of smartening in the Korean maritime logistics industry, this study conducted a survey on the status of Korea's maritime trade technology. Korea is on par with developed countries internationally, but in order to lead the digitalization of the future era, additional developments should be explored by reviewing current conditions. In particular, it is necessary to draw policy implications for smart shipping in Korea, which is a three-sided sea. This study derived technical implications by comparing the number of patent applications and the applicant for domestic and foreign patents related to the major technologies of the Fourth Industrial Revolution. In addition, it was intended to investigate and present the status of Korea's maritime trade technology through the analysis of smart shipping-related emotions and the analysis of positive and negative scores of companies related to sentiment analysis.
The development of IOT technology and artificial intelligence technology is promoting the smartization of manufacturing system. In this study, data extracted from acceleration sensor and current sensor were obtained through experiments in the cutting process of SKD11, which is widely used as a material for special mold steel, and the amount of tool wear and product surface roughness were measured. SVR (Support Vector Regression) is applied to predict the roughness of the product surface in real time using the obtained data. SVR, a machine learning technique, is widely used for linear and non-linear prediction using the concept of kernel. In particular, by applying GSVQR (Generalized Support Vector Quantile Regression), overestimation, underestimation, and neutral estimation of product surface roughness are performed and compared. Furthermore, surface roughness is predicted using the linear kernel and the RBF kernel. In terms of accuracy, the results of the RBF kernel are better than those of the linear kernel. Since it is difficult to predict the amount of tool wear in real time, the product surface roughness is predicted with acceleration and current data excluding the amount of tool wear. In terms of accuracy, the results of excluding the amount of tool wear were not significantly different from those including the amount of tool wear.
With the spread of smart manufacturing, one of the key topics of the 4th industrial revolution, manufacturing systems are moving beyond automation to smartization using artificial intelligence. In particular, in the existing automatic machining, a number of machining defects and non-processing occur due to tool damage or severe wear, resulting in a decrease in productivity and an increase in quality defect rates. Therefore, it is important to measure and predict tool life. In this paper, ν-ASVR (ν-Asymmetric Support Vector Regression), which considers the asymmetry of ⲉ-tube and the asymmetry of penalties for data out of ⲉ-tube, was proposed and applied to the tool wear prediction problem. In the case of tool wear, if the predicted value of the tool wear amount is smaller than the actual value (under-estimation), product failure may occur due to tool damage or wear. Therefore, it can be said that ν-ASVR is suitable because it is necessary to overestimate. It is shown that even when adjusting the asymmetry of ⲉ-tube and the asymmetry of penalties for data out of ⲉ-tube, the ratio of the number of data belonging to ⲉ-tube can be adjusted with ν. Experiments are performed to compare the accuracy of various kernel functions such as linear, polynomial. RBF (radialbasis function), sigmoid, The best result isthe use of the RBF kernel in all cases
The purposes of this study were to suggest 1) a future direction for Korea's machine tool industry and 2) how to secure the safety and reliability of emerging intelligent or automated machine tooling. The study concludes that, overseas, the machine tool industry is growing again while promoting innovation by converging with ICT. Accordingly, Korea also promotes ICT innovation to advance the machine tool industry, which is at the core of the national economy. As a result, unlike in the past, the frequency of serious injuries like entrapment accidents has recently decreased, while the proportion of collision accidents has increased. In addition, a new type of accident has become possible. Since ICT is network-based, the distinction between work and rest can become ambiguous; there is a risk of hacking, working hours and places are flexible and there are risk factors for diseases like chronic fatigue due to overload of specific personnel. As robots and automation are introduced, there is also a high probability of problems caused by physical and psychological burdens on system operators and resulting fatigue.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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