제조 데이터 분석 플랫폼의 모바일 터미널 사용자 연구 -창원 스마트산단 사례를 중심으로-

남민경; 정의태

doi:10.18208/ksdc.2020.26.1.145

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 남민경 (인제대학교) 정의태 (인제대학교)

저널정보: 한국디자인문화학회 한국디자인문화학회지 한국디자인문화학회지 제26권 제1호

발행연도: 2020.3

수록면: 145 - 159 (15page)

DOI: 10.18208/ksdc.2020.26.1.145

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

제조 데이터 분석 플랫폼의 사용자 연구 : 창원 스마트산업단지 사례를 중심으로

남민경 , 정의태 한국디자인학회 학술발표대회 논문집 2020.06 학술대회자료

제조 데이터 분석 플랫폼의 모바일 터미널 사용자 연구 -창원 스마트산단 사례를 중심으로-

남민경 , 정의태 한국디자인문화학회지 2020.03 학술저널

스마트팩토리 도입을 위한 사용자 서비스 전략 연구 : 창원 스마트산업단지 중소 제조공장 플랫폼을 중심으로 :

남민경 U디자인학과 2020.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

정부는 창원의 국가산업단지를 스마트산단으로 선정하고 스마트팩토리의 보급 확산을 위해 다양한 지원 정책을 확대 시행하고 있다. 하지만 단지 내 중소공장들은 비용 증가, 구축 방법에 대한 몰이해, 기술신뢰도 미흡, 사용상의 불편 등의 이유로 새로운 시스템 도입을 주저하고 있다. 그중 사용의 불편함은 이 서비스의 도입이 지연되는 큰 이유이다. 필수적인 시스템의 모바일화도 지연되고 있고, 스마트팩토리를 위한 모바일 인터페이스의 구조적인 연구도 빈약하다.
본 연구는 중소기업의 제조공장이 스마트팩토리 시스템을 도입할 때의 불안감과 기술 수준에 대한 낮은 신뢰도 그리고 사용상의 불편함을 해소하기 위해 서비스디자인 방법론을 적용하여 문제점과 해결방안을 모색하였다. 그리고 플랫폼의 모바일 버전을 위한 맞춤형 인터페이스의 구조에 대한 인사이트를 도출하기 위한 사용자 연구를 실시하였다. 먼저 스마트팩토리와 제조 데이터 분석 플랫폼 기술에 대해 알아보고 중소기업의 스마트팩토리 도입방안을 조사하였다. 스마트 산단에 대해 정의한 후 현장 방문 조사를 실시하였다. 현장조사에서는 창원 국가산업단지 내 중소 제조공장의 장비 관리 현황을 관찰하였고, 공장 근로자와 전문가를 대상으로 심층인터뷰를 실시하였다. 조사를 통해 수집한 자료는 서비스디자인 방법론을 이용하여 분석되었고 이를 바탕으로 사용자를 유형화하고 퍼소나를 설정하였다.
전문가 인터뷰에서 제조 데이터는 기술적 방법을 이용하여 정보를 선별적으로 수집할 수 있고, 플랫폼의 보안 문제를 해결하기 위해 공개 가능한 데이터로만 빅데이터를 구축할 수 있다는 답을 얻었다. 사용자 분석을 통해서는 근로자의 업무에 따라 제조 데이터를 모니터링하는 것에 대한 견해가 다르다는 인사이트를 발견하였다. 따라서 외부에서 접근하는 모바일 인터페이스의 경우 모든 이해관계자에게 같은 정보를 제공하는 것이 아닌 권한별로 획득 가능한 정보가 달라야 하고, 인터페이스 또한 사용자 유형에 따라 각각 맞춤형으로 구성되어야 한다는 결론을 얻었다.
본 연구는 제조 데이터 분석 플랫폼과 그 사용자와 사용자가 사용하게 될 어플리케이션에 대한 기초 연구이다. 이 연구를 통해 전체 시스템의 사용성을 높여, 장비의 상시 관리와 생산품의 품질관리에 기여하여 창원 국가산업단지가 스마트산단으로 거듭나 단지 내 중소기업의 경쟁력을 높이는 데 도움이 되고자 한다.

The government has selected Changwon National Industrial Complex as a smart industrial complex and has expanded various support policies to spread smart factories. However, SMEs are hesitant to introduce new systems due to increased costs, lack of understanding, poor technical reliability, and inconvenience in use. Among them, the inconvenience of use is a big reason why the introduction of this service is delayed. The mobility of the essential systems is being delayed, and structural studies of mobile interface research for smart factories are not enough yet.
This study explored the problems and solutions by applying the service design methodology to solve the hesitation and low reliability of the technology level when the manufacturing plant of SMEs adopts the smart factory system. We also conducted a user study to derive insight into the structure of the customized interface for the mobile version of the platform.
First, we studied smart factory and manufacturing data analysis platform technology, and researched the reality of smart factory adoption by SMEs. After defining the smart industrial complex, we conducted a face-to-face survey. In the field survey, the equipment management status of SMEs in Changwon National Industrial Complex was observed, and an in-depth interview was conducted for factory workers and experts. The data collected through the survey were analyzed using the service design methodology, and the users were categorized and the personas set up.
As a result of the study, the expert interviewer found that manufacturing data can be selectively collected using technical methods, and big data can only be constructed with data that is open to the public due to security issues. In our analysis of users, we found that workers’ views on monitoring manufacturing data differed by their job. Therefore, in the case of the mobile interface, it is not necessary to provide the same information to all stakeholders, but the information shown by each authority should be different, and the interface design should be customized according to the user type.
This study is a basic research on manufacturing data analysis platform and user application. Through this research, it is intended to help the SMEs’ competitiveness in the complex by increasing the usability of the system, contributing to the constant management of equipment and quality control of the products.

#Smart Factory(스마트팩토리) #Manufacturing Data(제조 데이터) #Analysis Platform(분석 플랫폼) #Mobile Interface(모바일 인터페이스) #User Research(사용자 연구)

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

김동욱 / 2015 / PLC 기반의 제어시스템 취약점 분석 방법 / 정보보호학회지 25(5)

김학용 / 2019 / 5G 서비스 구현 기술의 이해 / 방송과 미디어 24(3)

남민경 / 2018 / 고령자를 배려한 모바일 애플리케이션 UI에 관한 연구-‘네이버’와 ‘다음’의 모바일 서비스를 중심으로- / 한국디자인문화학회지 24(1):215~226

서창성 / 2018 / 기업의 생산성 향상을 위한 스마트팩토리 구축 / 한국통신학회지(정보와통신) 35(6)

양희태 / 2019 / 인공지능 기술 전망과 혁신정책 방향: 국가 인공지능 R&D 정책 개선방안을 중심으로

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

남민경

소속기관 인제대학교

주요연구분야 예술체육학 > 디자인 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 7 이용수 2,187

정의태

소속기관 한양대학교

주요연구분야 예술체육학 > 디자인 TOP 5% 예술체육학 > 미술

논문수 73 이용수 13,703

이 논문과 함께 이용한 논문

교대제 사업장의 임금지급방식 개편 방안: 시급제에서 월급제로의 전환을 중심으로

우상범 , 오민규 , 송관철 연구총서 2022 .12

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-600-000464944

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (17)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)