이미지 기반 품질 관리 기법의 스마트 팩토리 현장 적용 이슈와 전략

이경전, 권준우, 이미지 기반 품질 관리 기법의 스마트 팩토리 현장 적용 이슈와 전략 (Issues and Strategy for Deploying Image-Based Quality Management for Smart Factory), Entrue Journal of Information Technology Vol.17, No.1 / December 2019. (Pdf)

Abstract

콘볼루션 신경망 기술의 발전이 영상 기반 품질 경영에서의 전처리 부담을 많이 줄여주는 의미가 있지만, 콘 볼루션 신경망의 발전이 전처리 노력을 완전히 제거해주지는 못한다. 그러나, 조금만 훈련받으면 컴퓨터 비전 전문가가 아니더라도 영상 기반의 품질 관리를 할 수 있으며, 이에 기반하여 가변적인 생산체계에 빠르게 적응 할 수 있다. 스마트 팩토리에서 자동화된 품질관리를 현실에서 실제 적용하는 것은, 이 방법론들을 이해하고, 이를 일부 구현하여 적용하거나, 통합적으로 구현하여 완전 자동화하는 형태로 진행된다. 이 논문은 스마트 팩토리 환경에서 자동화된 품질 검사를 위한 이미지 기반 품질 관리 기법들을 개관하고 현실에 이러한 기법을 실제 적용하는 데에서 나타나는 이슈와 전략에 대해 토론한다.

How to sustain smart connected hospital services: an experience from a pilot project on IoT-based healthcare services

Park, A., Chang, H., & Lee, K. J., How to sustain smart connected hospital services: an experience from a pilot project on IoT-based healthcare services. Healthcare informatics research, 24(4), 387-393. 2018. (Pdf)

Abstract

Objectives

This paper describes an experience of implementing seamless service trials online and offline by adopting Internet of Things (IoT) technology based on near-field communication (NFC) tags and Bluetooth low-energy (BLE) beacons. The services were provided for both patients and health professionals.

Methods

The pilot services were implemented to enhance healthcare service quality, improve patient safety, and provide an effective business process to health professionals in a tertiary hospital in Seoul, Korea. The services to enhance healthcare service quality include healing tours, cancer information/education, psychological assessments, indoor navigation, and exercise volume checking. The services to improve patient safety are monitoring of high-risk inpatients and delivery of real-time health information in emergency situations. In addition, the services to provide an effective business process to health professionals include surveys and web services for patient management.

Results

Considering the sustainability of the pilot services, we decided to pause navigation and patient monitoring services until the interference problem could be completely resolved because beacon signal interference significantly influences the quality of services. On the other hand, we had to continue to provide new wearable beacons to high-risk patients because of hygiene issues, so the cost increased over time and was much higher than expected.

Conclusions

To make the smart connected hospital services sustainable, technical feasibility (e.g., beacon signal interference), economic feasibility (e.g., continuous provision of new necklace beacons), and organizational commitment and support (e.g., renewal of new alternative medical devices and infrastructure) are required.

제조서비스화 비즈니스 모델 분석 및 성공 사례연구

황보유정, 김진호, 이경전, 제조서비스화 비즈니스 모델 분석 및 성공 사례연구, 2018 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회, 2018. (Pdf)

Abstract

제 4차 산업혁명의 도래로 제조업에 많은 변화가 발생하고 있다. 하지만 이러한 변화들은 기존의 제조 서비스화 연구 PSS(Product Service System)로는 설명하기 어려운 사례들이 나타나고 있다. 본 연구에서는 제조업의 서비스화를 ‘제조서비스화’로 축약하고, 국내외 제조서비스화의 주요 사례 유형을 분류한다. 연구 결과 제품과 서비스가 결합되어 제공되는 형태인 ‘가치 사슬의 변화에 따른 비즈니스 모델의 변화’로 구독모형, 공유 모형, 맞춤형 모형, SOMI의 네 가지 형태를 제안하였다. 또한 기술이 제조업에 결합되는 형태인 ‘기술의 발전을 통한 비즈니스 모델의 변화’는 AI, SCP, 3DP를 제안하고 대표 사례를 통해 분류를 설명하였다.

제조분야 자동 품질 검사를 위한 딥러닝 기반 대형 이미지 분류시스템 개발 및 구축

김진호, 권준우, 황보유정, 이경전, 제조분야 자동 품질 검사를 위한 딥러닝 기반 대형 이미지 분류시스템 개발 및 구축 사례, 2018 한국지능정보시스템학회 추계학술대회, 2018. (Pdf)

Abstract

딥러닝 알고리즘의 발전에 따라, 다양한 산업분야에서의 딥러닝의 도입이 가속되고 있다. 제조분야의 경우 딥러닝을 적용하는데 있어 기존 적용 기술의 정확도를 상회해야 하며, 제안 된 시간내에 프로세스가 완료되어야 한다. 본 연구에서는 나사 제조 분야에서의 제약 조건 및 성능 조건을 만족하는 딥러닝 기반 대형 이미지 분류 시스템을 구축하였다. 결품 분류 공정 중 획득할 수 있는 대형 이미지 사진을 기반으로, 요구 조건인 분류 정확도 95%와 연산시간 0.2초를 만족할 수 있는 딥러닝 모형을 구현하였다. 이미지의 전처리를 위해 Hough Circle과 PCA를 사용하고, VGG 모형을 기반으로 CNN의 구조를 설계하였으며, 연산 속도 0.2초 내에 분류 정확도 99% 가 가능함을 확인하였다.

스마트 커넥티드 제품 기업의 인공지능 기반 Data to Money 비즈니스 모델 개발 : 가전회사 사례

권준우, 김진호, 황보유정, 이경전, 스마트 커넥티드 제품 기업의 인공지능 기반 Data to Money 비즈니스 모델 개발: 가전회사 사례, 2018 한국경영정보학회 추계학술대회, 2018. (Pdf)

Abstract

스마트 커넥티드 제품에서는 고객이 제품을 사용함 에 따라 발생한 데이터를 Edge Computing으로 구축 된 AI가 처리한다. 앞단에서 발생한 데이터는 기업 의 어플리케이션을 통해 사용자의 동의하에 기업의 데이터센터에 축적된다. 제품들을 통해 각 기업에서 는 센서 데이터 등 다양한 제품 데이터들이 수집 가 능하게 되었지만, 기업에서는 수집된 데이터를 통해 제품의 성능 업그레이드 등 내부 개선에만 사용되고 있다. 본 연구에서는 스마트 커넥티드 제품에서 획 득한 데이터를 기반으로 Data to Money 모델 (D2M) 을 정의하고 데이터 사업 모델의 유형을 6가지로 분 류하였다. D2M은 Card(1983)의 이론을 근거로 하여, Perceptual 모듈, Cognitive 모듈, Action 모듈로 구성하 였다. Perceptual 모듈은 데이터 분석을 통해 상황을 인지하는 모듈이다. Cognitive 모듈은 Perceptual 모듈 에서 인지한 상황을 통해 대응 방법을 결정하는 모 듈로, 고객의 컨텍스트를 유추한다. 마지막으로 Action 모듈은 Perceptual 모듈 또는 Cognitive 모듈의 결과를 기반으로 상황에 근거한 행동을 수행하는 모 듈이다. 본 연구에서는 다양한 비즈니스 문제를 정 의하고, 각 문제에 맞게 D2M을 적용하였고, B2B/B2C 기업, 공공기관 등에 판매하는 비즈니스 모델을 제 시하였으며, 스마트 커넥티드 기업이 AI 기반 O2O 플랫폼 회사로 나아가야 함을 제시하였다.