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      • KCI등재

        센서 데이터 수집 및 처리 시스템

        고동범,김태영,김정준,박정민 사단법인 인문사회과학기술융합학회 2017 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.7 No.9

        최근 4차 산업혁명의 도래로 지능형 시스템의 필요성이 커지고 있으며, 이에 따라 자율제어 시스템이 중요한 이슈가 되고 있다. 자율제어 시스템이 대상 시스템을 모니터링 하기 위해서는 설비 및 센서의 데이터를 수집할 수 있어야 한다. 그러나 기존 공장의 설비 및 센서 데이터는 제조사마다 형식이 다르기 때문에 데이터 수집에 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 표준 제조설비 데이터 수집 미들웨어인 ‘MTConnect’를 이용해 이를 보완하였다. 데이터를 수집하고 공통된 형식으로 변경하는 MTConnect를 이용해 1) parseBuffer, 2) processData, 3) addToBuffer, 의 3단계 프로세스를 가지는 데이터 수집 및 처리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 통해 우리는 자율제어 시스템에서 사용 가능한 공통된 형식의 데이터를 얻을 수 있다. 우리는 사례연구로서 공장 내 무인 운반 시스템인 AGV(Automated Guided Vehicle)의 데이터 생성 및 수집을 실험했다. 이를 위해 MTConnect 표준을 준수하여 데이터 타입을 정의하고 제안된 시스템을 통해 수집된 데이터를 확인했다. As emerging the '4th Industrial Revolution' by increasing the necessity of the intelligent system recently, 'Autonomic Control System' also has been the important issue. It is necessary to develop the system collecting data of machines and sensors for the autonomic control system to monitor the target system. But it is difficult to collect data because data formats of machines and sensors of the existing factories differ between each manufacturer. Therefore, this paper presents and implements data collecting and processing system that comprise 3 steps including 'ParseBuffer', 'ProcessData' and 'AddToBuffer' by using 'MTConnect' that is standard manufacturing facility data collecting middleware. Through the suggested system, we can get data in a common format usable in an autonomous control system. As a case study, we experimented with the generation and collection of AGV (Automated Guided Vehicle) data, which is an unattended transportation system in the factory. To accomplish this, we defined the data type in accordance with the MTConnect standard and confirmed the data collected through the proposed system.

      • KCI등재

        제조설비 데이터 수집 표준을 이용한 설비 데이터 시각화에 대한 연구

        고동범,박정민,Ko, Dongbeom,Park, Jeongmin 한국인터넷방송통신학회 2018 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.18 No.3

        본 논문은 스마트 공자의 모니터링을 위한 제조설비 시각화 시스템을 소개한다. 최근 기술 발달의 가속화와 제 4 차 산업혁명, Industry 4.0등과 같은 용어가 등장함에 따라 기존 제조공장의 스마트화를 위한 기술들이 조명되고 있다. 제조공장을 실시간으로 모니터링 함으로써 생산성 향상 및 의사결정의 도움을 줄 수 있는 생산관리 시스템은 스마트 팩토리를 위한 중용한 기술 중 하나가 되며, 더 정확한 모니터링 및 응용 기술을 위한 디지털 트윈 기술의 적용 또한 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 디지털 트윈 구현을 위해서는 여러 제조사의 설비 데이터를 통합할 수 있는 통합 인프라가 필요하다. 따라서 본 논문은 이기종의 설비 데이터 수집 및 모니터링을 위한 국제 표준 프로토콜 기반의 데이터 수집 시스템을 활용해 설비의 실시간 정보를 확인할 수 있는 시각화 프로그램을 설계하고 개발한다. 이를 통해 하나의 공장에서 여러 제조사의 설비 데이터들을 통합하고 실시간으로 확인 할 수 있도록 한다. This paper introduces a manufacturing facility visualization system for the monitoring of smart factories. With the development of technology and the emergence of such terms as the Fourth Industrial Revolution and Industry 4.0, technologies for smart factories are becoming more important. A Manufacturing Execution System that can improve productivity and help decision making by monitoring production plants in real-time is one of the key technologies for smart factories. The application of digital twin technology for more accurate monitoring technology is also an important issue. However, digital twin implementations require an integrated infrastructure that can integrate facility data from multiple manufacturers. Therefore, this paper designs and develops a visualization program that can verify real-time information of facilities using data collection system based on international standard protocol for heterogeneous collection and monitoring of facility data. This allows a factory to consolidate equipment data from multiple manufacturers and to view them in real-time.

      • KCI등재

        A report of three unrecorded Ovulid species (Gastropoda, Heterodonta) from Korea

        고동범,이준상,민덕기 한국패류학회 2015 The Korean Journal of Malacology Vol.31 No.1

        Three species of Ovulid molluscs collected from Jeju Island were identified as Habuprionovolva aenigma (Azuma & Cate, 1971), Habuprionovolva basilia (Cate, 1978) and Diminovula kosugei (Cate, 1973). This is the first record from the Korean waters, providing a description of the species with illustration for the shell morphology.

      • KCI등재

        농아자의 다면적 인성검사 반응

        고동범,오상우,이정남 대한신경정신의학회 1987 신경정신의학 Vol.26 No.3

        The purpose of this study was to investigate the characteristics of the MMPI in the deaf group. The sample consisted of 48 deaf students and 74 control students. The deaf students were attending the National Seoul Deaf-anddumb school in the 12th grade who used manual language and consisted of 25 males and 23 females. In control group, there was no hearing loss or mental disorders. They were also same grade and consisted of 37 males and 37 females. The items showing statistically 1% difference between the two groups on MMPI were extracted and inserted in the appendix. The results are summarized as follows; 1) The mean T-scores on each scale were within normal range in both groups, but subscales in the deaf group were generally higher than the control group. 2) The deaf group had typical profile pattern. The type was F 6891 and then it was subdivided into the male deaf group as F 6819 and the female deaf group as F 6981. 3) In the validity scales of MMPI, scales of L (P C .O l) F(P<.01), and K (P <.01) were showed a significant difference between the two groups. 4) In the neurotic scales of MMPI, scales of Hs (P < .01) and Hy (P < .01) were showed a significant difference between the two groups. 5) In the personality scales of MMPI, scales of Pd (P < .01) and Mf (P < .01) were showed a significant difference between the two groups. 6) In the psychotic scales of MMPI, scales of Pa (P < .01), Pt (P < .05), Sc (P C .O l) and Ma (P < .01) were showed a significant difference between the two groups. 7) Si scale of MMPI was no statistically significant difference between the two groups.

      • KCI등재

        제조설비 자율제어를 위한 상태 정의 및 진단 알고리즘에 대한 연구

        고동범,박정민 한국인터넷방송통신학회 2020 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.20 No.2

        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 제시한 다. 이를 통해 통합된 설비 데이터가 아닌 설비 상태를 기반으로 자율제어를 실시하며 더 간단하게 자율제어 프로세스를 진행 할 수 있도록 한다. This paper introduces the state definition and diagnostic algorithm for autonomic control of manufacturing facilities. Smart factory systems through cyber-physical systems and digital twin technology are increasing the productivity and stability of existing manufacturing plants, which has become an issue recently. A Smart factory system is one of the key technologies that make up a smart factory system, to improve productivity, enable workers to make better decisions, and to control abnormal process flows. However, performing an autonomic control process based on large number of integrated plat data requires significant advance work. Therefore, in this paper, we define an abstracted facility state for manufacturing facility autonomic control and propose an algorithm to diagnose the current state. This makes the autonomic control process simpler by autonomic control based on the facility status rather then integrated facility data.

      • KCI등재

        농아자와 정신분열병자의 다면적 인성검사 반응 비교

        고동범,오상우,이창인,김학렬 大韓神經精神醫學會 1989 신경정신의학 Vol.28 No.4

        The purpose of this study was to investigate the characteristics of the MMPI responses in the deaf and schizophrenic groups. The sample consisted of 48 deaf students (25 males, 23 females) 64 schizophrenics (33 males, 31 females), and 74 controls (37 males, 37 females). The deaf students who used manual language were in the 12th grade at the National Deaf-and-Dumb School. The control group of the same grade had no hearing loss of mental disorders. The results were as follows; 1) The mean of T-scores on each scale was within normal range in all groups, but generally the scores of all scales in the deaf group and schizophrenic group were higher than the control group. 2) The deaf group showed F6891 profile and more specifically male deaf F6819, female deaf F6981. The schizophrenic group showed F8649 profile and male schizophrenics F8613, female schizophrenics F8694. 3) The validity scales such as L(p<.01) and F(P<.01) revealed significant differences among the three groups. 4) The neurotic scales such as Hs(p<.01), D(p<.01) and Hy(p<.01) also revealed significant differences among the three groups. 5) The personality scales such as Pd(p<.01) and Mf(p<.01) revealed significant differences among the three groups. 6) The psychotic scales such as Pa(p<.01), Pt(p<.01), Sc(p<.01), and Ma(p<.01) revealed significant differences among the three groups. 7) Si scale (p<.01) showed a significant difference among the three groups.

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