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AI 기반 스마트 제조 시스템 기술개발 동향과 산업별 적용 현황 및 글로벌 트렌드
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AI 기반 스마트 제조 시스템 기술개발 동향과 산업별 적용 현황 및 글로벌 트렌드

  • TF 정보분석실
  • |
  • 트렌드포커스
  • |
  • 2025-06-06 출간
  • |
  • 712페이지
  • |
  • 210 X 297mm
  • |
  • ISBN 9791188774227
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목차

I편 AI 인공지능
1장. AI 인공지능 산업 현황
1. 개념
1) 개념
(1) 일반적 개념
(2) 필요성/시급성
2) 구축 범위
(1) 대표적 분류기준
(2) 기술로드맵 전략분야 특정
2. 환경 분석
1) 정책 동향
(1) 주요국 정책 동향
가. 미국
나. 중국
다. EU
라. 일본
마. 싱가포르
(2) 국내 정책 동향
2) 산업 여건 및 시장 현황
(1) 산업특징 및 구조
(2) 국내 산업생태계
(3) 시장 규모 및 전망
가. 세계 시장
나. 국내 시장
(4) 주요 업체 동향
3) 기술 및 표준화(규제) 동향
(1) 기술개발 동향
(2) 정부 R&D 투자동향1)
가. 지원 현황 일반
나. 중소기업 지원 현황
(3) 표준화(규제) 동향
4) 환경분석 종합
(1) 관점별 환경분석 종합
(2) 중소기업 대응전략

2장. AI 인공지능 제품 시스템별 산업 현황
1. 휴먼 AI 협업 솔루션
1) 개요
(1) 개념 및 필요성
가. 일반적 개념
나. 기술 개발 필요성
(2) 범위 및 분류
가. 가치사슬
나. 용도별 분류
2) 환경 분석
(1) 시장 혀황황 및 전망
가. 현황
나. 관련 시장 규모 및 전망
(a) 세계 시장
나. 국내 시장
(2) 기술개발 동향
가. 현황
나. 주요 기술개발 동향
(a) 해외 기업
(b) 국내 기업
(c) 국내 연구개발 기관
3) 특허 분석
(1) 특허동향 분석
가. 특허 증가율 분석
나. 기술주기 분석
다. 특허 영향력 분석
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발동향 변화분석
나. 기술현황 분석
다. 기술 집중력 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 주요 출원인 동향
나. 주요 출원인 기술 키워드 및 주요 특허 분석
(4) 분석종합
가. 분석결과 요약
나. 요소기술 후보군 도출
4. 기술개발 로드맵
1) 요소기술 도출 및 핵심 요소기술 선정
(1) 요소기술 도출
(2) 핵심 요소기술 선정
(3) 핵심 요소기술 정의서
2) 기술로드맵 구축
(1) 기술개발 목표
(2) 로드맵 기획
2. 초거대 복합 AI 실용화 솔루션
1) 개요
(1)개념 및 필요성
가. 일반적 개념
나. 기술 개발 필요성
(2) 범위 및 분류
가. 가치사슬
나. 용도별 분류
2) 환경 분석
(1) 시장 현황 및 전망
가. 현황
나. 관련 시장 규모 및 전망
(a) 세계 시장
(b) 국내 시장
(2) 기술개발 동향
가. 현황
나. 주요 기술개발 동향
(a) 해외 기업
(b) 국내 기업
(c) 국내 연구개발 기관
3) 특허 분석
(1) 특허동향 분석
가. 특허 증가율 분석
나. 기술주기 분석
다. 특허 영향력 분석
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발동향 변화분석
나. 기술현황 분석
다. 기술 집중력 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 주요 출원인 동향
나. 주요 출원인 기술 키워드 및 주요 특허 분석
(4) 분석종합
가. 분석결과 요약
나. 요소기술 후보군 도출
4) 기술개발 로드맵
(1) 요소기술 도출 및 핵심 요소기술 선정
가. 요소기술 도출
나. 핵심 요소기술 선정
다. 핵심 요소기술 정의서
(2) 기술로드맵 구축
가. 기술개발 목표
나. 로드맵 기획
3. 데이터 관리 플랫폼
1) 개요
(1) 개념 및 필요성
가. 일반적 개념
나. 기술 개발 필요성
(2) 범위 및 분류
가. 가치사슬
나. 용도별 분류
2) 환경 분석
(1) 시장 현황 및 전망
가. 현황
나. 관련 시장 규모 및 전망
(a) 세계 시장
(b) 국내 시장
(2) 기술개발 동향
가. 현황
나. 주요 기술개발 동향
(a) 해외 기업
(b) 국내 기업
(c) 국내 연구개발 기관
3) 특허 분석
(1) 특허동향 분석
가. 특허 증가율 분석
나. 기술주기 분석
다. 특허 영향력 분석
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발동향 변화분석
나. 기술현황 분석
다. 기술 집중력 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 주요 출원인 동향
나. 주요 출원인 기술 키워드 및 주요 특허 분석
(4) 분석종합
가. 분석결과 요약
나. 요소기술 후보군 도출
4) 기술개발 로드맵
(1) 요소기술 도출 및 핵심 요소기술 선정
가. 요소기술 도출
나. 핵심 요소기술 선정
다. 핵심 요소기술 정의서
(2) 기술로드맵 구축
가. 기술개발 목표
나. 로드맵 기획
4. Edge-Device 기반 실시간 지능 플랫폼
1) 개요
(2) 개념 및 필요성
가. 정의
나. 기술 개발 필요성
(2) 범위 및 분류
가. 가치사슬
나. 용도별 분류
2) 환경 분석
(1) 시장 현황 및 전망
가. 현황
나. 관련 시장 규모 및 전망
(a) 세계 시장
(b) 국내 시장
(2) 기술개발 동향
가. 현황
나. 주요 기술개발 동향
(a) 해외 기업
(b) 국내 기업
(c) 국내 연구개발 기관
3) 특허 분석
(1) 특허동향 분석
가. 특허 증가율 분석
나. 기술주기 분석
다. 특허 영향력 분석
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발동향 변화분석
나. 기술현황 분석
다. 기술 집중력 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 주요 출원인 동향
나. 주요 출원인 기술 키워드 및 주요 특허 분석
(4) 분석종합
가. 분석결과 요약
나. 요소기술 후보군 도출
4) 기술개발 로드맵
(1) 요소기술 도출 및 핵심 요소기술 선정
가. 요소기술 도출
나. 핵심 요소기술 선정
다. 핵심 요소기술 정의서
(2) 기술로드맵 구축
가. 기술개발 목표
나. 로드맵 기획

3장. AI 인공지능 기술개발 동향
1. 휴먼 AI 협업 솔루션
1) 디지털 시대의 창의적인 글쓰기 도구, 생성형 AI의 프롬프팅에 관한 연구
(1) 서 론
(2) 디지털 시대의 언어 예술과 생성형 AI
가. 디지털 시대와 언어 예술의 변화와 특징
나. 생성형 AI의 발전과 글쓰기 분야에 미치는 영향
다. 프롬프트 엔지니어링: 생성형 AI와 언어 예술의 연결 고리
라. 디지털 시대의 언어 예술의 도구, 생성형 AI의 한계와 가능성
(3) 창작 도구로서의 프롬프팅 활용 가능성
가. 프롬프팅의 개념과 기법
(a) 프롬프팅의 기본 구조
(b) 글쓰기를 위한 프롬프팅
나. 창의적인 글쓰기를 위한 효과적인 프롬프팅 설계
다. 프롬프팅의 창의적인 활용 가능성
(4) AI와 인간의 협업을 통한 언어 예술의 확장성 모색
가. AI와 인간 협업 모델 제안
나. 생성형 AI와 인간 협업을 통한 창의력 확장의 탐구
다. 문학 창작에서의 협업
(5) 결론
2) 생성형 AI를 활용한 실내디자인 협업 방안 연구
(1) 서론
가. 연구의 배경과 목적
나. 연구의 방법과 내용
(2) 이론적 고찰
가. 생성형 AI와 협업의 개념
나. 프롬프트 디자인의 개념과 기법
(a) 프롬프트 디자인의 개념
(3) AI 기반 실내디자인 협업 모델
가. AI와 실내디자이너의 역할
나. AI와 실내디자인 협업 과정
(a) AI와 실내디자이너의 협업 과정
(b) AI 기반 실내디자인 정보처리과정
다. 실내디자인 과정에서 활용할 프롬프트 템플릿
(4) AI를 활용한 실내디자인 협업 방안
가. AI 도구를 활용한 주거디자인
나. AI 플랫폼을 활용한 주거중개 서비스
다. AI 도구를 활용한 상업디자인
라. 소결
(5) 결론
3) 자율주행 농기계 기술의 현재와 미래 발전 방
(1) 서론
(2) 자율주행 농기계 상용화의 장애물
(3) 자율주행 농기계 기술 개발 동향
(4) 자율 주행 핵심 기술과 미래 발전 방향
가. 현재의 자율 주행 핵심 기술
나. AI 기반 미래 기술 발전 방향
(5) 결론
4) 유전체 데이터와 인공지능 생성 이미지의 융합 연구
(1) 서론
가. 연구배경 및 목적
나. 연구방법 및 범위
(2) 인공지능 알고리즘과 모델
가. 생성적 적대 신경망(Generative AdversarialNetworks,GAN)
나. 분변 오토인코더 Variational Autoencoders(VAEs)
(3) 유전체 데이터 시각화 방법
가. 전통적 유전체 시각화 방법
나. AI를 활용한 유전체 데이터 시각화
(4) 유전체 데이터와 AI 생성 이미지의 융합 사례
가. 유전체 데이터와 AI 생성 이미지 융합의 의의
(5) 결론
2. 초거대 복합 AI 실용화 솔루션
1) 최근 국방분야 생성형 AI 적용 동향
(1) 서론
(2) 미국의 국방분야 적용 사례
가. 미 국방부의 생성형 AI 전담 TF 리마(LIMA)
나. 미 공군의 NIPRGPT
다. 미 해군의 아멜리아(Amelia)
라. 미 육군의 시범적 생성형 AI 적용 노력
(3) 대한민국의 국방분야 적용 사례
가. 국방 생성형 A‘GeDAI’개발
나. 과기부-방사청 미래국방가교기술개발사업
다. 디플정위-과기부 초거대 AI 기반 서비스 개발 지원사업
라. 방위사업청 생성형 AI 구축 연구용역사업
(4) 대한민국의 공공분야 적용 사례
가. 경찰청 AI 수사도우미ㆍAI 조서 시스템
나. 과기부 AI 법률 보조 서비스
다. 문체부 생성형 AI 기반 i-세종학당
(5) 분석 및 국방 발전방향 제안
(6) 결론 및 향후 연구
2) 챗GPT 관련 기사에 대한 토픽 모델링과 분야별 감성 분석
(1) 서론
(2) 이론적 배경
가. 챗GPT에 대한 사회적 반응
나. 감성분석
(3) 연구설계
가. 데이터 수집 및 전처리
나. 분석 방법
(4) 분석결과
가. 키워드 분석
나. 토픽 모델링 분석 결과
다. 감성 분석 결과
(5) 결론
3) 패션산업에서 인공지능의 활용 동향
(1) 서론
(2) 이론적 배경
가. 인공지능의 개념과 기술
나. AI와 패션산업
(3) 연구방법
가. 연구 문제
나. 자료 수집 및 분석 방법
(4) 결과 및 고찰
가. 패션 상품의 제조 과정에서 활용되는 AI
(a) 패션 트렌드 예측
(b) 수요 분석 및 상품 기획
(c) 디자인 개발
(d) 컬렉션 제작
(e) 생산계획 및 일정 관리 시스템
(f) 맞춤형 및 주문형 생산 지원
(g) 시제품 생산과 대량생산 지원
(h) 품질검사
나. 패션 상품의 리테일 과정에서 활용되는 AI
(a) 판매 수요 예측
(b) 가격 최적화
(c) 추천 서비스
(d) 가상 착용
(e) 판매 서비스
(f) 상품 상세정보 제공
(g) 광고 및 마케팅
(h) 물류 및 배송
(i) AI기반 쇼핑 플랫폼
(5) 요약 및 결론
4) AI 챗봇 상호작용에서 감성과 기술의 역할
(1) 서론
(2) 이론적 배경
가. AI 챗봇
나. AI 챗봇 관련 연구
다. S-O-R 프레임워크
(3) 연구 방법
가. 연구 모형
나. 가설 설정
(a) AI 챗봇 특성과 만족도 관계
(b) 만족도와 재사용 의도
다. 측정문항 개발
(4) 연구 결과
가. 응답자 특성
나. 측정 모형 검증
(a) 수렴 타당성 및 신뢰성 검증
(b) 판별 타당성 검증
다. 구조 모형 검증
(a) 가설 검증
(5) 결론
가. 결과 토의
나. 학술적 및 실무적 시사점
다. 연구의 한계점 및 제언
3. 데이터 관리 플랫폼
1) GIS 및 AI를 이용한 침수 피해 예측 시스템 개발
(1) 서론
(2) 침수 예측 관련 데이터베이스 구축 및 AI 모델 연계
(3) GIS 기반 침수 피해 예측 시스템 개발 및 침수 예측 AI 모델 연계
(4) 결론 및 향후 연구 방향
2) 고령자의 노쇠 지연을 위한 영양관리 앱 설계 및 구현
(1) 서론
(2) 연구방법
가. 연구 대상 및 기간
나. 영양관리 프로그램
(a) 개발 목적
(b) 알고리즘에 사용할 평가지표 선정
(c) 알고리즘 개발 및 적용
(d) 관리자용 웹페이지 개발
(3) 결과
가. 알고리즘 흐름도 및 프로그램 구성
나. 평가 및 재평가 알고리즘
다. 솔루션 추천 알고리즘
라. 모니터링 알고리즘
마. 관리자용 웹 페이지 개발
(4) 고찰
(5) 요약 및 결론
3) 디지털 혁신기술 확산에 따른 환자보호와 리스크 요인분
(1) 서론
(2) 이론고찰
가. 디지털 혁신과 의료서비스
나. 디지털 혁신과 환자보호
다. 디지털 혁신과 리스크
(3) 연구방법 및 절차
가. 연구절차 및 데이터 수집
나. 데이터 분석
(4) 실증분석
가. 워드 클라우드 분석
나. 중심성 분석결과
다. 에고 네트워크 분석결과
라. 토픽모델링 분석결과
마. 디지털 혁신기술 확산에 따른 환자보호와 리스크 대응전략에 대한 제언
(5) 결론 및 한계점
4. Edge-Device 기반 실시간 지능 플랫폼
1) 스파이킹 뉴럴 네트워크의 다양한 인코딩 기법에 따른 영상 분류 성능 분석
(1) 서론
(2) 본 론
가. 스파이킹 뉴럴 네트워크
나. 인코딩 기법
(a) Direct 코딩
(b) Rate 코딩
(c) Time-to-First-Spiking 코딩
다. 데이터 증강 기법
라. 모델 구조
(3) 실험 및 결과
가. 실험 환경
나. 실험 결과 및 분석
(a) MSTAR 데이터셋 성능 분석
(b) CIFAR-10 데이터셋 성능 분석
(c) SVHN 데이터셋 성능 분석
(4) 결론
2) eVTOL 충돌탐지 레이더 표적분류 인공지능 모델의 Edge Device 적용 연구
(1) 서론
(2) 선행연구검토
(3) 제안방법
(4) 결론
3) 지능형 함정전투체계를 위한 딥러닝 기반 IR 이미지 표적 자동 인식 시스템 연구
(1) 서론
(2) 제안된 방법
가. 훈련 과정
(a) 전이 학습
나. 앙상블
(a) Geometric 앙상블
(b) Averaging 앙상블
(c) Voting 앙상블
(3) 결과
가. Dataset
II편 스마트 제조
1장. 스마트 제조 산업 현황
1. 개념
1) 개념
(1) 일반적 개념
(2) 필요성/시급성
2) 구축 범위
(1) 대표적 분류기준
(2) 기술로드맵 전략분야 특정
2. 환경 분석
1) 정책 동향
(1) 주요국 정책 동향
가. 미국
나. 중국
다. EU
라. 일본
(2) 국내 정책 동향
2) 산업 여건 및 시장 현황
(1) 산업특징 및 구조
(2) 국내 산업생태계
(3) 시장 규모 및 전망
가. 세계 시장
나. 국내 시장
(4) 주요 업체 동향
3) 기술 및 표준화(규제) 동향
(1) 기술개발 동향
가. 적층 제조(3D 프린팅) 기술의 고도화
나. ICT 융합 스마트 가공 시스템
다. 초정밀 가공 시스템
라. 디지털 트윈(Digital Twin)과 자율화 제조
마. 스마트 검사 장비의 고도화
(2) 정부 R&D 투자동향1)
가. 지원 현황 일반
나. 중소기업 지원 현황
(a) 주요 부처별 지원현황
(b) R&D 단계별 지원현황
(c) 연구 분야별 지원현황
(d) 적용 분야별 지원현황
(3) 표준화(규제) 동향
가. 국제 표준화 현황 및 전망
(a) 플랫폼
(b) 연동
(c) 서비스
(d) 3D 프린팅
(e) 보안
나. 국제 표준화 현황 및 전망
(a) 플랫폼
(b) 연동
(c) 서비스
(d) 3D 프린팅
(e) 보안
4) 환경분석 종합
(1) 관점별 환경분석 종합
(2) 중소기업 대응전략
가. 데이터 기반 제조공정 최적화
나. 스마트팩토리의 단계적 구축 및 자동화 솔루션 도입
다. 보안 및 데이터 관리 시스템 강화
라. 지속적인 기술혁신과 교육 강화
마. 맞춤형 솔루션 개발로 시장 수요 대응
3. 품목 로드맵
1) 품목 후보군 도출 및 선정
(1) 품목 후보군 도출
(2) 전략품목 선정
가. 전략품목 선정 결과
나. 전략품목 로드맵 구축

2장. 스마트 제조 제품 시스템별 산업 현황
1. 스마트 제조용 제어 관리 시스템
1) 개요
(1) 개념 및 필요성
가. 일반적 개념
나. 기술 개발 필요성
(2) 범위 및 분류
가. 가치사슬
나. 용도별 분류
2) 환경 분석
(1) 시장 현황 및 전망
가. 현황
나. 관련 시장 규모 및 전망
(a) 세계 시장
(b) 국내 시장
(2) 기술개발 동향
가. 현황
나. 주요 기술개발 동향
(a) 해외 기업
(b) 국내 기업
(3) 국내 연구개발 기관
가. 대표 연구개발 기관
나. 주요 기술개발 동향
다. 선행연구 사례
3) 특허 분석
(1) 특허동향 분석
가. 특허 증가율 분석
나. 기술주기 분석
다. 특허 영향력 분석
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발동향 변화분석
나. 기술현황 분석
다. 기술 집중력 분석
(a) CRn 분석
(b) HHI 분석
(c) 기간별 연구주체 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 주요 출원인 동향
나. 기술 키워드 및 주요 특허 분석
(4) 분석 종합
가. 분석결과 요약
나. 요소기술 후보군 도출
4) 기술개발 로드맵
(1) 요소기술 도출 및 핵심 요소기술 선정
가. 요소기술 도출
나. 핵심 요소기술 선정
(2) 기술로드맵 구축
가. 기술개발 목표
나. 로드맵 기획
2. 스마트제조용 디지털 트윈 시스템
1) 개요
(1) 개념 및 필요성
가. 일반적 개념
나. 기술 개발 필요성
(2) 범위 및 분류
가. 가치사슬
나. 용도별 분류
2) 환경 분석
(1) 시장 현황 및 전망
가. 현황
나. 관련 시장 규모 및 전망
(a) 세계 시장
(b) 국내 시장
(2) 기술개발 동향
가. 현황
나. 주요 기술개발 동향
(a) 해외 기업
(b) 국내 기업
(c) 국내 연구개발 기관
i) 대표 연구개발 기관
ii) 주요 기술개발 동향
iii) 선행연구 사례
3) 특허 분석
(1) 특허동향 분석
가. 특허 증가율 분석
나. 기술주기 분석
다. 특허 영향력 분석
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발동향 변화분석
나. 기술현황 분석
다. 기술 집중력 분석
(a) CRn 분석
(b) HHI 분석
(c) 기간별 연구주체 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 주요 출원인 동향
나. 주요 출원인 기술 키워드 및 주요 특허 분석
(4) 분석 종합
가. 분석결과 요약
나. 요소기술 후보군 도출
4) 기술개발 로드맵
(1) 요소기술 도출 및 핵심 요소기술 선정
가. 요소기술 도출
나. 핵심 요소기술 선정
(2) 기술로드맵 구축
가. 기술개발 목표
나. 로드맵 기획
3. 스마트제조 인간·기계 협업 패키지
1) 개요
(1) 개념 및 필요성
가. 일반적 개념
나. 기술 개발 필요성
(2) 범위 및 분류
가. 가치사슬
나. 용도별 분류
2) 환경 분석
(1) 시장 현황 및 전망
가. 현황
나. 관련 시장 규모 및 전망
(a) 세계 시장
(b) 국내 시장
(2) 기술개발 동향
가. 현황
나. 주요 기술개발 동향
(a) 해외 기업
(b) 국내 기업
(c) 국내 연구개발 기관
i) 대표 연구개발 기관
ii) 주요 기술개발 동향
iii) 선행연구 사례
3) 특허 분석
(1) 특허동향 분석
가. 특허 증가율 분석
나. 기술주기 분석
다. 특허 영향력 분석
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발동향 변화분석
나. 기술현황 분석
다. 기술 집중력 분석
(a) CRn 분석
(b) HHI 분석
(c) 기간별 연구주체 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 주요 출원인 동향
나. 주요 출원인 기술 키워드 및 주요 특허 분석
(4) 분석 종합
가. 분석결과 요약
나. 요소기술 후보군 도출
4) 기술개발 로드맵
(1) 요소기술 도출 및 핵심 요소기술 선정
가. 요소기술 도출
나. 핵심 요소기술 선정
(2) 기술로드맵 구축
가. 기술개발 목표
나. 로드맵 기획
4. AI 기반 품질 관리 분석 솔루션
1) 개요
(1) 개념 및 필요성
가. 일반적 개념
나. 기술 개발 필요성
(2) 범위 및 분류
가. 가치사슬
나. 용도별 분류
2) 환경 분석
(1) 시장 현황 및 전망
가. 현황
나. 관련 시장 규모 및 전망
(a) 세계 시장
(b) 국내 시장
(2) 기술개발 동향
가. 현황
나. 주요 기술개발 동향
(a) 해외 기업
(b) 국내 기업
(c) 국내 연구개발 기관
3) 특허 분석
(1) 특허동향 분석
가. 특허 증가율 분석
나. 기술주기 분석
다. 특허 영향력 분석
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발동향 변화분석
나. 기술현황 분석
다. 기술 집중력 분석
(a) CRn 분석
(b) HHI 분석
(c) 기간별 연구주체 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 주요 출원인 동향
나. 주요 출원인 기술 키워드 및 주요 특허 분석
(4) 분석 종합
가. 분석결과 요약
나. 요소기술 후보군 도출
4) 기술개발 로드맵
(1) 요소기술 도출 및 핵심 요소기술 선정
가. 요소기술 도출
나. 핵심 요소기술 선정
(2) 기술로드맵 구축
가. 기술개발 목표
나. 로드맵 기획

3장. 스마트 제조 기술개발 동향
1. 스마트 제조용 제어 관리 시스템
1) MCT용 풋 스위치 방식 에어바이스 개발을 통한 작업 효율 향상
(1) 서론
(2) 본론
가. 개발 방법과 절차
나. 기초 스케치 및 개념 설계
다. 프로토타입 제작 및 실험
라. 개선 설계 및 제어부
(a) 프로토타입 결과 기반 개선 설계
(b) 풋 스위치 방식과 에어시스템 설계
(3) 결과
(4) 결론
2) 자동화 시스템 구축을 위한 케이블 체인 가이드 설계 및 구조적 안정성 평가
(1) 서론
(2) 케이블 체인 가이드 설계
(3) 비선형 해석을 위한 충돌 하중 분석
(4) 구조적 안정성 평가 및 검증
가. 비선형 유한요소해석 조건 및 설정
(5) 결 론
3) 박판 가공을 위한 능동형 고정 실린더의 강성과 위치 정확도 연구
(1) 서 론
(2) 능동형 고정 실린더
가. 기계장치
나. 제어장치
(3) 실 험
가. 강성 측정
나. 위치 정확도 측정
(4) 실험 결과 및 고찰
가. 강성 성능
나. 위치 정확도
다. 시스템 비교
(5) 결론
2. 스마트제조용 디지털 트윈 시스템
1) 가동원전 화재방호시스템의 디지털-트윈 기반 유지·보수 방법 모델 개발
(1) 서론
(2) 이론적 배경
가. 디지털 트윈(Digital-twin)
나. 원자력발전소의 화재방호시스템
다. 노심손상빈도 (CDF, Core Damage Frequency)
(3) 연구방법
가. Test-bed 구축
(a) 원자력발전소의 화재진압시스템 분석 및 관련 모델 선정
(b) 스프링클러설비 중심의 화재진압시스템 Test-bed 제작
나. 디지털-트윈 기반 플랫폼 개발
(a) 3차원 모델링 도구(Tool) 선정
(b) 3차원 모델링 및 초기 대시보드 구성, 시뮬레이션 기능의 시범 적용
(4) 연구 결과
가. 화재방호시스템의 디지털-트윈 중심 유지·보수 방법 모델 개발
(a) Web 기반 디지털-트윈 구축
(b) 디지털-트윈 중심의 유지·보수 방법 모델 적용 Frame 제안
(5) 결 론
2) 상태감시 데이터 및 디지털 트윈 모델을 이용한 추진축계 건전성 및 수명예측 기법
(1) 서론
(2) 추진축계 디지털 트윈 모델
(3) 디지털 트윈 모델 해석을 통한 충격하중의 정의
(4) 추진축계 건전성 평가 및 수명 예측
가. 정상상태 수명예측
나. 비정상상태 수명예측
(5) 추진축계 디지털 트윈 모델을 이용한 축계의 상태기반예지정비(CBM+) 알고리즘
(6) 결론
3. 스마트제조 인간·기계 협업 패키지
1) AI에 내재된 편견을 마주하는 전시 경험 ‘AI_R PORT’
(1) 서론
(2) 주요 경험 설계
(3) 연구 프로세스
(4) 기술구현
(5) 결론
2) 차세대 지능형 제조를 위한 2 차전지 스마트팩토리 시스템 설계 및 실증에 관한 연구
(1) 서 론
(2) 본론
가. 한국 스마트 공장 구축 기술 수준 분류
나. 실시간 데이터 수집 및 관리
(a) 실시간 모니터링 시스템
(3) 결 론
3) 관절 데이터 기반 사람 동작 분류 모델 및 자세 위험성 평가 시스템
(1) 서론
가. 연구의 배경과 목적
나. 선행 연구 및 개선방안
(a) 키넥트를 활용한 관절 좌표데이터의 인식률 개선에 관한 연구
(b) SVM모델 기반 동작인식 연구
(c) LSTM모델 기반 동작인식 연구
(d) 동작인식 기술을 활용한 작업자의 자세평가에 관한 연구
(e) 개선방안
(2) 영상 기반 모션 캡처 장비 활용 사람 동작 데이터 추출
가. 관절 기반 좌표데이터의 특징
나. 사람 동작 데이터 추출
(3) 동작 분류 모델을 위한 데이터 변환
(4) LSTM을 활용한 동작 분류 모델 및 위험 자세 평가
가. LSTM(Long Short Term Memory)
(5) 실험
가. 데이터
나. 실험과정
다. 실험 결과
(6) 결론
4. AI 기반 품질 관리 분석 솔루션
1) IoT 기반 스팀트랩 고장진단 및 에너지 절감 효과 분석에 관한 연구
(1) 서론
가. 연구 필요성 및 목적
나. 관련 연구
(2) 시스템 구성 및 연구 방법
가. IoT 스팀트랩 모니터링 시스템 설계
나. 데이터 수집 및 AI 진단 알고리즘
(a) 초음파 센서 데이터 수집
(b) AI 진단 알고리즘
(3) 실험 및 결과 분석
가. 파일럿 라인 실증 및 시험 방법
나. 응축수 배출량 변화 실험 결과
다. AI 알고리즘 진단 성능 평가
(4) 결론
2) 스마트제조 분야 거대언어모델 기반 안전성 평가 기술 동향
(1) 서론
(2) 제조 분야 위험성 평가 기술 동향
가. 위험성 평가 기술 동향
나. 인공지능 기반 안전보건 기술 동향
(3) 거대언어모델 기반 스마트제조 분야 안전성 평가 연구 동향
가. Knowledge Sharing in Manufacturing
나. LlavaGuard
다. AutoRepo
라. 기타 연구 동향
(4) 거대언어모델 기반 스마트제조 안전 서비스 기술 특허 동향
(5) 결론
3) GPR-SEM 예측모델 평가 방법 연구
(1) 서론
(2) 이론적 배경 및 데이터셋
가. GPR-SEM
나. 기존 평가지표
다. 실험 데이터 셋
(3) 기존 평가지표 실험
가. 기존 알고리즘 예측결과 및 평가지표 해석
(4) GPR-SEM모델 예측 및 기존 평가지표 비교
(5) (신)평가지표 방식 (GS-Score)
가. 알고리즘
(6) 결론
4) 딥러닝 기반 땅콩 종자의 외관 품질 분류 모델 개발
(1) 서론
(2) 재료 및 방법
가. 실험 재료
나. 영상 데이터 수집
(a) 영상 데이터 수집 방법
(b) 영상 데이터 획득
다. 데이터 전처리
(a) 땅콩 외관 특성 데이터
(b) 데이터 라벨링
(c) 데이터 증강
라. 땅콩 외관 분류 모델
(3) 실험 및 결과
가. 땅콩 품질의 데이터세트 결과
나. 외관 및 외형 분류 결과
다. YOLO-v5 모델의 크기별 성능 비교
(4) 결론
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