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본 연구는 중소/중견 기업의 노후 설비 문제를 해결하기 위해 기존 설비 개조 없이 설비 제어판 이미지를 활용하여 데이터를 추출하는 저비용 설비 모니터링 방법을 제안한다. 프로토타입 테스트 결과, 자동차 부품 제조 공장의 단조 설비에 대한 저가형 모니터링이 가능함을 확인했다. 이는 중소/중견 기업이 스마트팩토리를 구축하는 데 기여할 수 있다.
스마트팩토리 : 제4차 산업혁명의 출발점
(Visual C++) MPS LAB을 이용한 PC 기반 제어
(중소·중견 제조기업을 위한) 간편자동화가 스마트팩토리의 기초다
(중소기업의 스마트팩토리를 위한) 조립공정의 스마트화
스마트팩토리 : 제4차 산업혁명의 출발점 =
Why are process monitoring technologies valuable? : the use of on-board information technology in the trucking industry
스마트팩토리 2.0
XGl PLC 제어
(초일류기업을 위한) 스마트제조시스템 =
Theory and practice of infrared technology for nondestructive testing
(기계공학도를 위한) 전기기초실험
Computer vision and sensor-based robots
Fault detection and diagnosis in industrial systems
(스마트경영정보시스템을 위한) C# 프로그래밍 기초와 실무
Computational intelligence in time series forecasting : theory and engineering applications
Condition monitoring of rotating electrical machines
4차산업 투자지도 = 미래 유망 투자처 전격 해부 리포트
인더스트리4.0 : 미래를 결정지을 제4차 산업혁명
Architecting networked engineered systems : manufacturing systems design for industry 4.0
복분자주 제조 기술개발 =
Sensors
Kim, Hyungjung; Jung, Woo-Kyun; Choi, In-Gyu; Ahn, Sung-Hoon융복합지식학회논문지
허덕행, 정원창, 임관철Annual Reviews in Control
Hawkridge G.,Mukherjee A.,McFarlane D.,Tlegenov Y.,Parlikad A.K.,Reyner N.J.,Thorne A.한국산학기술학회논문지
이기성, 이종찬정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템
정진화; 안동혁한국인터넷방송통신학회 논문지
고동범, 박정민The International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Maznah Iliyas Ahmad; Yusri Yusof; Mohammad Sukri Mustapa; Md Elias Daud; Kamran Latif; Aini Zuhra Abdul Kadir; Yazid Saif; Anbia Adam; Noor HatemInternational Journal of Advanced Manufacturing Technology
Iliyas Ahmad M.,Yusof Y.,Mustapa M.S.,Daud M.E.,Latif K.,Kadir A.Z.A.,Saif Y.,Adam A.,Hatem N.한국인터넷방송통신학회 논문지
이용수, 정종필Procedia CIRP
Gregori, Fabio; Papetti, Alessandra; Pandolfi, Monica; Peruzzini, Margherita; Germani, MicheleIEEE/ASME Transactions on Mechatronics, Mechatronics, IEEE/ASME Transactions on, IEEE/ASME Trans. Mechatron.
IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, Mechatronics, IEEE/ASME Transactions on, IEEE/ASME Trans. Mechatron.
IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, Mechatronics, IEEE/ASME Transactions on, IEEE/ASME Trans. Mechatron.
융합정보논문지
김태종, 이동윤융합정보논문지
정윤수Sensors
Cheng C.Y.,Pourhejazy P.,Hung C.Y.,Yuangyai C.한국산업융합학회논문집
김희진, 김상현, 장기원, 김두범, 동근한, 한성현산업기술연구논문지
이진호Procedia Computer Science
Malburg, Lukas; Rieder, Manfred-Peter; Seiger, Ronny; Klein, Patrick; Bergmann, RalphJournal of Industrial Information Integration
Singh, J.; Singh, A.; Doyon-Poulin, P.; Singh, H.전선 / 대학원
기업의 의사결정 문제에서 가장 중요한 이슈 중의 하나는 속도보다 방향이 중요하다는 것이다. 본 교과목은 현재 및 미래의 스마트한 제조기업 운영을 위한 기초 과정에 해당되는 과목이다. 현재 가장 경쟁력 있는 제조 기업으로 알려진 토요타 자동차 사의‘TPS(Toyota Production System)'를 분석하고, 이를 뛰어넘을 방법을 공부한다. 이와 관련하여 스마트 공장의 수준을 다섯 단계로 구분하여 이를 역사적 관점에서 공부한다. 그리고 시스템 공학적 제품 설계, 생산 및 서비스 혁신 방법론, 데이터 기반 분석 및 예측, 그리고 시뮬레이션 등 스마트한 산업 시스템의 운영과 관련된 다양한 주제에 대해 공부한다. 본 과목의 수강생들은 향후 최고 경영자로 성장하였을 때 최고 수준의 기업을 운영할 소양을 갖출 수 있게 될 것이다.전선 / 학사
스마트 제조는 Industry 4.0을 구현하는 중요한 개념이며, 이 수업의 목표는 학생들이 스마트 제조와 관련된 다양한 장비와 제조 프로세스를 직접 경험하는 것이다. 이론과 실험을 통하여 학생들은 스마트 제조에 사용되는 센서, IoT, 인공지능, 데이터 처리, 산업용 로봇, 협동로봇, 레이저 마커, 3D 프린터, 기계 가공 장비, 비전 시스템 등의 사용법을 배운다. 또한, 스마트 제조의 요소기술들로 구성된 간단한 데모 팩토리의 프로세스를 평가한다.전선 / 학사
이 강의의 목적은 제조 경쟁력 향상을 위한 스마트팩토리 구축 및 운영에 필요한 일반적인 개념과 특성들을 이해하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위해 강의는 다음과 같이 구성된다. 1) 4차 산업혁명과 스마트팩토리의 구성 및 기능을 학습한다. 2) 공장 자동화의 일반적 개념을 이해하고 제어 시스템 및 PLC 등과 같은 공장 자동화 기본 구성에 관해 학습한다. 3) ERP, MES, APS, PLM과 같은 기업 정보 시스템의 기능에 관해 학습한다. 4) 지능화된 공장 운영을 위해 필요한 스마트팩토리 디지털 플랫폼과 빅데이터 기반 의사결정에 대한 일반 개념을 학습한다.전선 / 대학원
스마트 제조는 제조 공정과 장비에 ICT 기술을 접목하여 제조에서의 생산성과 안전성을 높이는 방법을 제시한다. 주로 다루는 내용은 다양한 물리량을 측정하는 센서의 종류 및 원리와 이를 데이터로 활용하기 위한 IoT, 빅데이터, AI, 디지털 트윈, 그리고 이를 제조현장에 적용하는 실제 사례들이다. 이 강의는 이론 강의와 실습으로 나누어져 있으며, 일부 실습은 플립러닝을 사용하여 수업 전에 학생이 사전지식과 연습을 하고 실습을 진행한다. 수업의 프로젝트는 학생들이 2~4명의 그룹으로 창의적인 스마트 제조에 대한 아이디어를 도출하고, 이를 실제로 3D 프린터, CNC 머시닝센터 등 제조 장비와 산업용 및 협동 로봇, 제조공정 등에 적용하는 알고리즘과 하드웨어를 제시하여, 실질적인 스마트 제조 구현능력을 교육한다.전선 / 대학원
지역 중소기업의 특성과 발전 방향을 데이터를 통해 파악하고, 이를 기반으로 비즈니스 전략을 세우는 방법을 다룬다. 먼저, 학생들은 지역 중소기업이 어떤 특성을 가지고 있으며, 각 지역별로 주요 기업이 어떻게 발전하고 있는지, 그리고 그 기업이 경제와 사회에 미치는 영향을 분석한다. 이를 통해 각 기업이 글로벌 시장과 어떻게 연계되어 있으며, 지역 기업 구조가 변화하는 과정에서 지역 혁신 클러스터가 어떤 역할을 하는지 이해할 수 있게 된다. 또한 이 교과목은 데이터사이언스에 필요한 분석 방법(회귀분석, 시계열분석, 빅데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 등)을 가르친다. 학생들은 데이터를 수집하고 전처리하는 방법을 배우며, 통계 분석 도구와 소프트웨어(STATA, R, Python)를 사용해 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 익힌다. 이를 통해 실제 데이터를 기반으로 지역 중소기업의 경쟁력이나 성과를 평가하고, 예측 모델을 구축하는 실습을 진행한다. 수업의 중요한 부분은 데이터사이언스를 통해 도출된 결과를 바탕으로 지역 중소기업 비즈니스 전략을 수립하는 것이다. 학생들은 지역 중소기업 내에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 실질적인 전략을 세우는 연습을 하게 된다. 이러한 과정을 통해 데이터에 기반한 분석적 사고를 강화할 수 있다.전필 / 대학원
본 과목은 생산관리의 전략적, 전술적, 그리고 운영적 측면을 모두 다룬다. 구체적으로 본 과목에서는 원재료의 조달부터 제품의 생산 그리고 생산된 제품을 최종소비자에게 전달하기까지 공급사슬 전 과정에서 직면하게 되는 수요예측, 총괄계획, 구매조달, 네트워크 설계, 물류, 재고계획, 공급계획, 공급사슬 상의 조화 문제 등에 초점을 둔다. 본 과목의 목표는 학생들이 기본적인 생산관리활동들을 배우고, 이러한 활동들이 기업 내부에서 어떠한 역할을 하는가를 이해하는 데 있다. 이러한 생산관리에 대한 기본적인 이해를 통해서 학생들은 공급사슬관리 관점에서 생산관리와 관련된 개념들과 문제들에 대한 기본적인 이해력을 가지게 될 것이다.전선 / 학사
이 강의는 자동차, 로봇, 스마트폰을 비롯한 여러 산업기기와 생활 가전 전 분야에 활용되는 사물인터넷(IoT; Internet of Things) 기술을 적용하여, 다양한 객체들을 설계하고 제작하는 실습을 수행함으로써, 설계 감각과 창의성을 키우는 데 목적이 있다. 학생들은 코딩으로 사물인터넷(IoT)을 구동시키고 모니터링하는 방법을 학습한다. 마이크로 컨트롤러(아두이노, 라즈베리파이 등)를 활용하여 컴퓨터의 구조를 이해하고, 온도, 습도, 빛, 소리, 동작, 이미지 등 다양한 센서와 디스플레이, 모터 등 구동 장치들이 연결되는 것을 확인하고, 그 원리를 이해할 수 있도록 한다. 또한 IoT의 다양한 응용사례를 경험함으로써 기초부터 시제품 개발에 이르는 타 공학 설계 교과목들과도 연계할 수 있을 것이다.전선 / 대학원
유연생산시스템(FMS)의 이해에 필요한 제반 지식 및 그의 설치시 고려되어야 할 문제점들을 파악하고 해결방안을 모색한다.전선 / 대학원
농업 기계 및 설비의 성능시험과 개발에 필요한 측정 장치의 구성 및 원리, 신호처리 및 데이터 수집 시스템의 구성, 데이터의 수집 및 분석 방법을 다룬다.전선 / 대학원
선박건조 과정의 주요 프로세스와 설비를 정의하고, 공정계획과 일정 계획을 소개한다. 선박건조과정의 목표를 생산성, 납기, 품질, 비용으로 구분하여 평가하는 기법을 소개한다. 최근의 생산경영 기법인 경영혁신(PI), 제약이론, 식스 시그마, 린 생산 이론을 소개하고 선박건조 과정에 적용한다. 수강생들은 그룹별로 프로젝트를 수행하여, 강의에서 배운 내용을 실제 적용하는 훈련을 한다.전선 / 대학원
직접회로 전반에 관한 공정에 대한 과목으로서 화학적인 방법과 물리적인 방법으로 세분되어 기본원리에 의한 공정 분석 및 디자인을 다룬다. 모래로부터 시작해서 완성된 직접회로에 이르기까지의 흐름을 따르나 화학증착 및 플라즈마 공정에 중점을 두며 직접회로 공정에 특유한 도핑(doping) 및 lithography도 포함된다. 공정방법에 대한 자세한 기술보다는 각 공정에서의 기본 원리를 다루는 것이 특징이다.전필 / 학사
생산시스템의 운영과 관련된 제반문제들의 해결을 위한 계량적 접근방법을 소개하고 이를 이용한 생산시스템의 효율적인 관리 및 통제기법을 소개하며, 글로벌 시대에 요구되는 고객만족 설계와 물류관리 혁신, CALS/EC, ERP기법을 소개하고 있다. 주요 내용으로는 생산시스템에 대한 기본개념, 고객 만족, 생산기획, 물류관리, 생산일정계획, 생산성 향상 공장자동화와 생산전략 등을 포함하고 있다.전선 / 대학원
도공기술의 고속화와 저평량화에 대응할 수 있는 각종 도공원료, 도공 설비, 계측 및 공정관리 기술을 살펴보고, 특수지 시장의 전망과 국내외 특수지 개발 방향을 토의한다.전선 / 대학원
센서 정보를 통하여 공간 정보를 획득하고 구성하는 기술은 스마트 팩토리나 생산 설계에 있어 중요한 요소 기술이다. 이 강의는 동시적 위치 추정 및 지도 작성법으로 알려진, 센서 기반 위치 정보 추정과 공간 정보 구성에 대한 내용을 다룬다. 특히 센서가 탑재된 대상이 고정적이지 않은 무인이동체의 센싱을 학습하여, 위치 추정과 공간 정보 추정의 연결성을 배우고, 이를 통하여 스마트 팩토리나 자율 주행에 관심이 있는 학생들에게 관련 기초 지식과 활용 사례를 제공한다.전선 / 대학원
본 강좌는 고객대응, 가격, 품질, 제품이나 서비스의 다양성이라는 축면에서 경쟁적 우위를 당성하려는 기업들의 생산 시스템을 이해하고 운영의 효율성을 제고하기 위한 연구이다. 기존의 Quick Response나 Just-in-Time 그리고 Time-Based Competition과 같은 기법들을 이해하고 이를 바탕으로 다른 생산성 향상을 위한 새로운 기법들을 살펴 본다.전선 / 학사
제품의 소형화(miniaturization)는 현재 배경이 다른 여러 분야(IT, BT 등)에서 요구되는 기능적으로 다양한 기술이나, 그 생산기법은 각 분야를 뛰어넘는 공통성을 가지고 있다. 본 강의에서는 기본적인 마이크로, 나노스케일의 가공생산 공정기술을 학습한다. 세부적으로는 리소그래피, 에칭, 박막 증착, 평탄화 공정 등의 다양한 미세공정기술과 이들의 기본 동작 원리를 학습한다. 이를 응용하고 결합하여 복잡하고 미세한 구조 제작을 위한 공정을 설계한다. 또한, 상업적으로 성공 또는 성공 가능성이 있는 다양한 제품의 실례를 중심으로 강의를 진행한다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 조선해양 분야를 포함한 여러 공학 분야에서 디지털화(digitalization)를 실현하기 위한 요소 기술과 적용, 그리고 적용에 따른 효과를 다양한 외부 전문가의 세미나를 통해 살펴보기로 한다. 예컨대, 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 예측하는 디지털 트윈(digital twin) 기술이나 설계 및 개발, 제조 및 유통 등 제품의 생산 과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합된 정보통신기술(ICT)를 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도를 향상시키는 스마트 제품(smart product) 및 스마트 팩토리(smart factory) 등의 기술에 대해서 학습하도록 한다. 여러 전문가에 의한 세미나를 통해 디지털화와 관련된 산업계의 최신 기술을 접하게 함으로써 스마트 오션 모빌리티에 대한 학생들의 관심을 유도하도록 한다. 또한, 산업계 전문가가 제시한 현업 문제에 대해 디지털 솔루션을 제시할 수 있는 일종의 IC-PBL (Industry Coupled Project Based Learning)을 의무화 함으로써 학생들의 학업 성취도를 높이고자 한다.전선 / 대학원
산업공학의 새로운 기법들을 소개하고 이의 응용실태를 알아본다.전선 / 대학원
인간과 같은 구조와 원리로 인간지능을 재현해 내는 인공지능 기술의 발달로 그간 자동화와 전산화의 영역의 밖이었던 제조 영역 곳곳에 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 본 과목은 제품의 제조에 있어 인공지능 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 그 근본 원리와 가능성 그리고 한계에 대해 이해하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제품 검사, 예측과 유지보수 뿐만이 아니라, 제품 설계, 재료 발견 및 설계, 지능기반 제조기계를 포함하는 제조 흐름마다의 현장 수요와 문제점, 그리고 그 문제를 해결할 수 있는 구체적 기술을 이론과 실제 제조 공정의 사례와 데이터로 익히게 된다.