인공지능 기반 컨택센터 시스템 연구

류기동 서울과학기술대학교 2019 국내박사

4차 산업혁명은 디지털과 물리적, 생물학적 기술 영역의 경계가 사라지고, 기술적으로 융햡되는 것으로 인능지능과 같은 지능정보기술이 이를 이끄는 핵심 동인으로 평가되고 있다. 이로 인해 인공지능, 로봇 등 첨단 기술들을 기존의 산업계에 적용하려는 시도가 늘고 있다. 하지만, 인공지능을 산업계로 들여오기 위해서는 개별 산업의 서비스나 업무별로 발생하는 비효율성 문제의 특징을 파악하고, 전체 시스템의 최적화 관점에서 인공지능의 활용 방안이나 적용 기법을 발굴해야 한다. 하지만 지금까지 컨택센터와 관련된 인공지능의 연구는 컨택센터의 일부 기능들을 인공지능 기술을 통해 구현하는 연구가 대부분이었다. 기존의 연구 내용을 살펴보면 컨택센터가 가지고 있는 기능들의 일부를 보조하기 위한 수단으로 인공지능을 활용하는 방안에 대한 연구가 많았다. 하지만, 컨택센터를 구성하는 전체 계층에 대한 인공지능 기술의 적용에 관한 통합된 관점에서의 연구는 없었다. 이에 본 연구에서는 인공지능을 이용하여 컨택센터의 기능을 강화하고, 컨택센터의 지표를 향상시킬 수 있는 다양한 적용 기술들을 알아보고, 이를 활용하여 인공지능기반의 컨택센터 시스템에 대한 프레임워크의 기반을 개발하였다. 그리고, 고객 관점뿐 아니라 인공지능과 같은 정보시스템의 역량과 비즈니스적인 측면을 고려한 컨택센터의 품질평가 모델을 개발하였다. 먼저 컨택센터의 당면한 문제점들을 해결하기 위해 컨택센터의 핵심 요구사항을 인공지능 기술을 사용해 해결하기 위한 방안을 연구 개발하였다. 첫째, 콜센터 IVR의 초기 메뉴 서비스 추천 시스템을 개발하였다. 콜센터를 포함하는 컨택센터에서 고객이 전화를 하면 가장 먼저 응대하는 시스템이 IVR이다. 금융권의 경우 전체 콜의 90%를 IVR이 처리하고 있어서 IVR의 중요성은 더욱 커져가고 있다. 하지만 IVR의 특성상 서비스 선택에 시간이 많이 걸리고 이용이 불편하다. 이에, IVR의 사용성 및 만족도를 향상하고 IVR의 생산성 향상을 위해, 고객이 IVR에 접속하였을 때, 고객에게 가장 적합한 IVR 서비스를 추천하는 초기 메뉴 추천 시스템을 개발하였다. 추천 알고리즘은 고객 사용 패턴의 유사도를 분석하여 추천하는 방식과 인공신경망을 이용한 추천 기법을 개발하였다. 기존 업계에서 많이 사용되던 빈도 기반의 서비스 추천 기법과 비교하였을 때, 인공신경망 기법을 활용한 경우가 평균 적중률 62.18%로 기존의 빈도 방식에 비해 18% 이상의 적중률 향상을 보여주었다. 둘째, IVR의 추가 메뉴 추천 시스템을 개발하였다. IVR의 특성상 모든 메뉴를 음성 안내를 듣고 선택하기 때문에 서비스 메뉴의 단계가 많고 복잡할 경우 다른 서비스 메뉴로 이동하기 위해서는 상위 메뉴로 가서 안내 멘트를 듣고 번호를 선택하고 다시 하위 메뉴로 이동해야 하기 때문에 사용자들의 사용성 저해가 심하여 이용자들의 불만이 많고 사용시간이 길어져 시스템 자원의 효율성도 떨어지는 문제점이 있다. 이에 고객이 자주 사용하는 메뉴의 패턴을 분석하여, 서비스 메뉴 이용 후에 다른 메뉴로 가는 규칙을 개발하였다. 메뉴 이동의 패턴 규칙은 연관 규칙 분석을 사용하였으나, 빈발도가 떨어지는 메뉴는 연관 규칙 분석에서는 분석이 어렵기 때문에 유사도 분석 기법을 결합하여 추가 메뉴를 추천하였다. 추천 결과는 연관 규칙 분석 기반의 추천에서 58.11%의 적중률을 보였으나, 유사도 분석을 더한 경우 70.14%의 추천 적중률을 보여 TTI(Touch Tone Interface) 방식의 IVR에서 충분히 추천의 효과가 있음을 확인하였다. 셋째, 딥러닝을 포함한 시계열 분석을 통합 인입 콜량 예측 모델을 개발하였다. 컨택센터 산업은 인건비의 비중의 큰 산업이다. 컨택센터의 응대는 실시간으로 이루어지기 때문에 고객의 콜량이나 접촉량에 맞는 적정 상담사를 배치하지 않으면 영업 손실이 발생하거나 운영 비용의 과다 지출이 발생할 수 있다. 그래서 컨택센터 운영자의 중요한 의사결정 작업은 비용을 최소화하면서 고객 응대 비율을 유지할 수 있는 적정 수준의 상담 인력 수준을 결정하는 것이다. 이를 위해서는 정확한 콜량 예측이 선행되어야 하는데, 국내 외에 이에 대한 연구는 많지 않고, 실제 콜센터에서는 담당자의 경험과 직관에 의지한 단순한 계산 방법이 여전히 주로 사용되고 있다. 이에 분해기법(STL), 평활화(TBATS), ARIMA, 회귀분석(ARIAMX), 인공신경망 기반의 TLFN, 딥러닝 기반의 RNN-LSTM기법을 활용하여 콜센터의 실제 데이터를 기반으로 콜량을 예측하는 모델을 만들고 각각 최적화한 후 성능을 비교하였다. 개발된 모델의 예측 결과는 딥러닝 기법인 RNN-LSTM이 MAPE가 3.9%, RMSE가 511.5로 가장 우수한 예측 결과를 도출하였다. 넷째, 시뮬레이션을 통한 옴니채널 컨택센터의 상담사 배치 최적화 방안을 개발하였다. 기존의 콜센터는 전화만 응대하는 단일 채널이었는데, 옴니채널 컨택센터의 경우 기존 전화와 다르게 이메일과 같은 비동기 처리 채널, 채팅과 같은 동시 다수 처리 채널 등이 혼재되어있어 기존의 전화 상담과 같은 상담사 배치 전략을 쓰기 어렵다. 이에 시뮬레이션 기법을 통해 옴니채널 컨택센터의 상담사 배치 방식에 따른 채널별 인입과 대기량을 실제 컨택센터의 인입량과 환경을 기반으로 모델링하고 시뮬레이션을 통해 분석하여 상담사 배치를 위한 최적 방안을 연구하였다. 상담사가 모두 멀티채널을 처리하는 블렌딩 전략을 취했을 경우 채널별로 상담사를 분리 배치를 한 경우의 최적 배치 전략 보다 더 많은 인입량을 처리하면서 대기건수는 5.7%, 대기시간은 4.4% 감소시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 다섯째, 인공지능 기반 콜센터 실시간 상담 도우미 개발에 대한 사례 연구이다. 금융권 콜센터의 경우 800여 개 이상의 서비스 유형을 삼담사가 처리해야 하기 때문에 상담사의 업무 지식이나 경험이 무척 중요하다. 이에 통화 중에 실시간으로 상담사에게 대응 답변을 제공하는 인공지능 기반의 상담 도우미 시스템의 구축에 대해서 N은행의 사례를 기반으로 시스템 아키텍처와 지식구축 방안에 대해 연구하였다. 이를 통해서 실시간으로 고객과 상담사의 통화내용을 텍스트로 바꾸는 STT시스템의 구성 방안과 질의응답 처리를 위한 AI 엔진의 구축 방법을 확인하였다. 또한, 실제 상담사의 평가가 답변 내용이 93.1%의 긍정 반응을 얻으며 실제 업무에 유용함을 증명하였다. 본 연구는 실시간 STT, 질의응답 기술, 자연어처리 기술 등이 모두 결합된 인공지능 기술 기반의 전형적인 콜센터 지원 시스템이라고 할 수 있으며, 실제 금융권에서 구체적인 결과를 보여주는 첫 번째 사례 연구로써 중요한 의미가 있다. 여섯째, 자연어 의도 분석 관점의 기업 챗봇 서비스 품질평가 모델을 연구하였다. 인공지능 기술의 본격적 성장과 함께 고객 응대나 민원 서비스를 인공지능을 통해 수행하는 챗봇 서비스가 민간과 공공기관을 중심으로 확산되고 있다. 하지만 이런 챗봇에 대한 사용자 평가에 대한 연구는 많지 않다. 특히, 챗봇의 핵심은 사람이 표현하는 문장을 잘 이해하는 자연어 의도 분석이 중요한데, 이에 대한 국내 연구는 많지 않다. 이에 본 연구는 자연어 처리의 요소 기술을 선행 연구를 통해서 조사하여 구문 분석, 의미 분석, 유의어, 띄어쓰기, 어순 분석의 5가지 항목을 도출하였고, 이 부분을 평가할 평가 지표를 만들어 실제 은행, 카드사의 서비스 중인 챗봇에 적용하여 평가 모델을 실증하였다. 은행의 경우 9개 업무의 30개 서비스에 대해서 438건의 질의를 하고 결과를 평가하였으며, 카드사의 경우 6가지 업무에 35개의 세부 서비스에 대해 의도를 도출하고 의도별 14개 질의를 변형하여 502건의 질의를 하고 결과를 평가하였다. 본 연구는 챗봇의 자연어 의도 분석 관점의 평가 항목을 학문적으로 도출하고, 이를 최초로 실증하여 챗봇의 문제를 파악하고 서비스를 개선할 수 있는 평가 모델을 만들었다는 것이 중요한 의의를 가진다고 할 것이다. 그리고, 지금까지 연구된 내용과 기존의 선행 연구들을 모두 포함하여 실제 컨택센터 시스템에 적용 가능한 인공지능 기반 컨택센터 시스템 프레임워크의 기반을 개발하였다. 컨택센터는 전화를 응대하기 위한 전화 인프라와 채팅, 이메일 등 텍스트 기반의 상담을 하는 컨택시스템, 그리고 이들을 연동하기 위한 CTI 미들웨어, 셀프서비스를 위한 IVR 등 다양한 시스템들로 구성이 되어 있다. 인공지능을 통해 단순 상담을 일부 대체한다고 하더라고 앞서 연구에서 보았듯이 자연어 인식률이 높지 않은 상황이라 전문적인 상담이나 복잡한 상담은 상담사가 지속적으로 처리를 해야 하기 때문에 기존 컨택센터 인프라와 인공지능 시스템이 앞선 연구들을 지원하면서 유기적으로 운영할 수 있는 시스템 프레임워크가 필요하다. 이에 기존 컨택센터의 시스템 구성과 업무 프로세스를 분석하고 본 연구의 연구 내용과 선행 연구를 조사하여 컨택센터에 적용 가능한 인공지능 기술 요소를 도출하였다. 이를 기반으로 컨택센터에 인공지능을 적용할 경우의 업무 프로세스와 시스템 간의 연동 방안을 설계하고, 전체적인 시스템 프레임워크의 기반을 개발하였다. 마지막으로, AHP와 내용 분석을 이용한 컨택센터의 평가 모델을 연구하였다. 인공지능과 같은 고도화된 정보시스템 기반의 컨택센터의 품질을 평가하기 위한 평가 모델을 제시하여, 컨택센터의 평가 기준을 고객 서비스 관점뿐 아니라 정보시스템 관점에서도 평가할 수 있는 기준이 필요하다. 기존의 컨택센터 평가 관련 연구는 고객 관점의 평가 중심이다. 이에 기존 컨택센터, 콜센터의 평가 모델 연구와 정보시스템, 비즈니스 관련 평가에 대한 선행 연구를 통해 평가 후보 항목을 도출하고, 이를 내용 분석을 통해 정리하여 평가 항목과 계층 구조를 만들고, AHP를 통해 가중치를 계산하여 평가모델을 개발하였다. 그리고 이를 실제 5개의 컨택센터를 대상으로 적용하여 평가 모델을 실증하였다. 이를 통해 컨택센터에 대한 종합적인 관점의 평가 모델을 개발하였고, 기존의 고객 만족도 중심의 평가 결과와 다르다는 것을 확인하여 현업에서 차별화된 사용성을 검증한 것이 연구의 중요한 의의이다. 본 연구를 통해 컨택센터의 문제점과 이를 인공지능으로 해결할 수 있는 부분에 대한 구체적인 기법과 사례를 확인하였다. 그리고 이들을 실제 컨택센터 시스템에 적용하기 위한 프레임워크의 기반을 개발하여 제시하였다. 이를 통해 컨택센터 연구자의 입장에서는 적용 가능한 인공지능 기술에 대한 이해를 할 수 있고, 실제 적용하기 위한 구체적인 방안에 대해서도 프레임워크를 통해 설계할 수 있을 것이다. 그리고 인공지능을 연구하는 연구자 입장에서는 컨택센터라는 산업군의 당면한 문제를 이해하고 더 좋은 인공지능 기술을 가지고 있다면 적용할 수 있는 시작점이 될 것으로 기대한다. 또한, 이런 인공지능 등의 최신 정보기술 시스템을 포함하는 컨택센터의 종합적인 평가 모델을 통해서 보다 기술과 환경의 변화에 맞는 객관적이고 효율적인 컨택센터 평가 지표를 마련한 점이 본 연구의 중요한 의의라고 결론지을 수 있을 것이다. The fourth industrial revolution is the disappearance of boundaries between digital, physical and biological technologies, and technological convergence, which is considered a key driver of intelligence information technology such as an artificial intelligence. As a result, more and more high-tech technologies such as artificial intelligence and robots are being applied to existing industries. However, in order to bring artificial intelligence into the industry, it is necessary to identify the characteristics of inefficiency problems arising from each service or task of the individual industry and to discover ways to utilize or apply artificial intelligence from the perspective of optimization of the entire system. However, most of the research related to the contact center has been done using artificial intelligence to implement some functions of the contact center. There is a lot of research on how to use artificial intelligence as a means to assist some of the functions of contact center. However, there have been no integrated studies on the application of artificial intelligence technology to the entire hierarchy of contact centers. In this study, we investigate various application technologies that can enhance the contact center function by using artificial intelligence and improve the indicator of contact centers, and developed the framework of artificial intelligence based contact center systems. We also developed a model for evaluating the quality of the contact centers, which considers the competence and business aspects of the information system such as artificial intelligence as well as the customer 's viewpoint. To solve the immediate problems of the contact center, we first studied and developed a plan to address the key requirements of the contact center using artificial intelligence technology. First, the initial menu service recommendation system for call center IVR was developed. When a customer calls from a contact center that includes a call center, IVR is the first system to respond. In the case of financial institutions, IVR is handles 90% of the total calls, so the importance of IVR is growing. However, due to the nature of IVR, it takes a long time to select a service and it is inconvenient to use. In order to improve the usability, satisfaction and productivity of IVR, we developed an initial menu recommendation system that recommends the best IVR service to the customer when the customer connects to it. The recommendation algorithm is based on analyzing the similarity of customer usage pattern and recommend a method using artificial neural network. Compared with the frequency-based service recommendation method, which was widely used in the existing industry, the average hit rate using the artificial neural network technique for recommendations is 62.18%, which is higher than the existing frequency-based recommendation by 18%. Second, we developed an IVR supplementary menu recommendation system. Because of the nature of IVR, all menus listen to voice guidance, so if you have many steps in the service menu, you have to go to the top menu to select the number, There is a problem that users are dissatisfied, the use time is prolonged, and the efficiency of system resources is deteriorated. We analyzed the patterns of menu that customers frequently use, and developed rules go to another menu after using the service menu. We used the association rule analysis for the pattern rule of the menu movement, but the additional menu was recommended by combining the similarity analysis technique because it is difficult to analyze the menu which has low frequency in the association rule analysis. The recommendation result showed a hit rate of 58.11% in the recommendation based on the association rule analysis, but a recommendation hit rate of 70.14% when the similarity analysis was added. It is confirmed that the proposed recommendation system has enough recommendation effect in IVR of TTI (Touch Tone Interface) method. Third, we developed a model to forecasting the total incoming call volume by time series analysis including deep learning. The contact center industry is a large industry of labor costs. Because contact center response is done in real-time, if you do not arrange appropriate agent according to the customer's call volume or contact volume, you may incur business loss or overspending of operating cost. Thus, the critical decision-making task of the contact center operator is to determine the appropriate level of consultant workforce to maintain the customer response rate while minimizing costs. In order to do this, accurate call prediction should be preceded. There is not much research on this in Korea. In actual call centers, a simple calculation method based on experience and intuition of the person in charge is still mainly used. A model for predicting the call volume based on actual data of the call center using the decomposition technique (STL), smoothing (TBATS), ARIMA, regression analysis (ARIAMX), artificial neural network based TLFN and deep learning based RNN-LSTM and optimized for each. The forecasted result of the developed model is that the deep learning technique RNN-LSTM has the best forecasting result with MAPE 3.9% and RMSE 511.5. Fourth, a strategy was developed to optimize the staffing of Omni Channel Contact Centers through simulation. While the existing call center was a single channel for answering calls only, it is difficult to use a strategy for setting up an agent such as a traditional phone call because the Omni Channel Contact Center combines multiple channels such as e-mail, asynchronous channels such as chatting, etc. Through simulation techniques, the inflow and the amount of air per channel according to the method of placing consultants at Omni Channel Contact Center were modeled based on actual contact center penetration and environment, and analyzed through simulation to study the optimal method for placing consultants. If all consultants have taken a blending strategy that deals with multi-channel channels, it has been confirmed that they can reduce latency by 5.7% and 4.4% while handling more incoming and outgoing inputs than the optimal deployment strategy when placing agents separately on each channel. Fifth, it is a case study on the development of an artificial intelligence-based call center real-time advisor. As more than 800 service types are handled by agents in the case of call centers in the financial sector, it is very important to have an agent's work knowledge or experience. In response, the Commission studied the system architecture and knowledge-building measures based on N Bank's example on the establishment of an artificial intelligence-based consulting helper system that provides responses to agents in real-time during the call. Through this process, we identified how to construct an STT system that converts the call contents of customers and consultants into text in real-time and how to establish an AI engine for Q&A processing. In addition, the assessment by the actual consultant received a 93.1% positive response and proved useful for the actual work. This study is a typical call center support system based on artificial intelligence technology combined with real-time STT, Q&A technology, and natural language processing technology, and it is important as it is the first case study that shows specific results in the real world of finance. In the case of a call center in the financial sector, more than 800 types of service must be handled by an agent, so the consultant's work knowledge and experience are very important. In response, the Commission studied the system architecture and knowledge-building measures based on N Bank's example on the establishment of an artificial intelligence-based consulting helper system that provides responses to agents in real-time during the call. Through this process, we identified how to construct an STT system that converts the call contents of customers and consultants into text in real time and how to establish an AI engine for Q&A processing. In addition, the assessment by the actual consultant received a 93.1% positive response and proved useful for the actual work. This study is a typical call center support system based on artificial intelligence technology combined with real-time STT, Q&A technology, and natural language processing technology, and it is important as the first case study that shows specific results in the real world of finance. Sixth, we studied the company chat-bot service quality assessment model from a natural language purpose analysis perspective. Along with the full-scale growth of AI technology, chat-bot services that perform customer response and civil service through artificial intelligence are spreading to private and public organizations. However, there is not much research on user evaluations of chat-bots. In particular, the core of chat-bots is the analysis of the intention of natural language, which is well understood by humans, but there are not many domestic studies. In response, this study investigated elemental technologies of natural language processing and derived five elements of parsing, semantic analysis, notes, spacing, and order analysis. The evaluation index was developed to evaluate these parts and applied to chat-bots in service by actual banks and credit card companies to demonstrate the evaluation model. In the case of banks, 438 inquiries and results were evaluated for 30 services of nine tasks. In case of credit card companies, 35 detailed services were derived for 6 tasks, 14 inquiries by intent were modified, and the results were evaluated before 502. In this study, it is important that the evaluation items of chat-bot's analysis of natural language intent are derived academically and, for the first time, it is demonstrated that chat-bot's problems are identified and a model has been developed to improve its service. In addition, we have developed the foundation for an AI-based contact center system framework that can be applied to real-world contact center systems, including both the content studied so far and existing prior studies. The contact center consists of a telephone infrastructure for answering calls, a contact system for text-based counseling such as chatting, e-mail, and a variety of systems such as CTI Middleware to link them, and an IVR for self-service. As we saw in the previous study, professional counseling or complicated counseling needs to be dealt with continuously by agents because the recognition rate of natural language is not high, so the existing contact center infrastructure and artificial intelligence system needs a system framework that can operate organically while supporting advanced research. Thus, the system configuration and task processes of the existing contact center were analyzed, and the research contents and prior research were investigated to derive artificial intelligence technology elements applicable to the contact center. Based on this, we designed work procedures and interworking methods for applying artificial intelligence to the contact center, and developed the basis for the overall system. Finally, the assessment model of the contact center using AHP and content analysis was studied. By presenting an assessment model to assess the quality of advanced information system-based contact centers such as artificial intelligence, the assessment criteria of the contact center needs to be evaluated not only from the customer service perspective but also from the information system perspective. Research on existing contact center assessments is central to assessment from a customer perspective. Therefore, assessment candidate items were derived through prior study of assessment model, information system, and business-related assessment of existing contact center and call center, and assessment items and hierarchy were organized through content analysis, and weights were calculated through AHP to develop assessment models. We applied these to five actual contact centers to demonstrate the assessment model. It is important to research that a comprehensive model of assessment was developed for the contact center, and that the results of assessment focusing on customer satisfaction were different from those of the existing customer service, thus verifying differentiated usability in the field. Through this study, we identified specific techniques and examples of the contact center's problems and areas where they can be solved through artificial intelligence. The framework was developed and presented for applying them to the actual contact center system. This will give the contact center researchers an understanding of the applicable artificial intelligence technologies and allow them to design specific methods for actual application through the framework. And for researchers who study artificial intelligence, it is expected to be a starting point for them to understand the immediate problem of the industry group called the contact center and to apply it if they have better artificial intelligence technology. In addition, it can be concluded that the study was important to have objective and efficient assessment indicators for the center's change in technology and environment through a comprehensive assessment model of the contact center that includes the latest information technology systems such as artificial intelligence.

ERP 시스템 기능 확장성에 관한 구현 사례연구

김성민 서울과학기술대학교 2021 국내박사

1990년대에 시작된 ERP(Enterprise Resource Planning, 이하 ERP)는 기업 전사 프로세스 기반으로 설계되어 표준화된 업무 기준을 엄격하게 제시하는 기업 솔루션으로서 생산, 구매, 물류, 회계 등 기업 전반의 경영활동 프로세스를 통합 연계 관리해주는 전사적 통합시스템이다. ERP는 구현 과정에서 BPR(Business Process Reengineering)을 수행하고 비부가가치 요소를 제거하는 경영혁신기법을 포함하고 있어 변화하려는 기업의 시대적 요구에 적극적으로 부응할 수 있었다. 이로 인하여 ERP는 전 세계적으로 제조업을 포함한 다양한 산업군의 기업들이 사용하고 있으며, 우리나라에서도 대기업을 중심으로 중견기업과 일부 중소기업까지 널리 사용하고 있다. 현재 ERP는 제조 물류 부문과 원가회계 부문의 정보 통합화와 관련 업무에 대한 실시간 전표 발행 등으로 의사결정의 신속성과 정합성을 보장하는 효과가 있는 것으로 알려져 있다. 그러나 혁신과 개방이라는 가치 아래 지난 30여 년 동안 발전되어온 ERP는 자신 또한 혁신의 대상이 되었으며, 발전된 차세대 ERP를 요구하고 있다. ERP 벤더들은 SCM, CRM, e-Procurement 등 지속적인 확장을 이루어왔으며, 하드웨어 측면에서 기존 처리속도보다 탁월하게 빠른 인 메모리 기반 DB와 클라우드 도입 등을 통하여 근본적인 변화를 시도하고 있다. 2010년대를 클라우드와 모바일, 빅데이터 기반의 Digital Transformation 시대라고 하면 2020년대는 인공지능과 블록체인, 사물인터넷 기반의 Intelligent Technology 시대라고 한다. 이러한 시대적 요구로 현재 ERP 시스템은 다양한 Intelligent Suit 와 Platform을 갖춘 지능적 ERP로의 전환을 꾀하고 있다. 이러한 상황에서 ERP는 머신러닝으로 프로세스를 자동화하거나 예측분석, 챗봇 기반의 디지털 비서와 같은 신기술 접목을 시도하고 있으나, 실질적으로 상업화되거나 실용화된 사례는 미흡하다. 이렇게 발전되고 변화되는 과정에서 ERP는 여러 문제점이 발견되고 있다. 사전에 정형화된 ERP를 구현한 이후에 생산성과 효율이 저하되는 ‘생산성 역설’이 여러 연구에서 자주 인용되기도 하다. 특히 중견기업이나 중소기업이 감당하기에는 다소 무리가 있는 과다한 구축비용과 라이선스 비용은 ERP 보급에 있어서 적지 않은 걸림돌이 되고 있다는 지적도 있다. 또한 높은 비중으로 ERP를 사용하고 있는 제조업의 경우 ERP가 제공해 주는 생산계획 기능에 불만과 문제점을 토로하기도 한다. 즉, ERP 솔루션이 제공하는 생산관리, 생산계획 기능은 생산관리 학문에서 제공하는 다양한 생산계획 기법과 방법을 탑재하고 있으나, 산업별 다양성과 예외성을 현실적으로 대응할 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 산업별로 최적화된 MES가 별도로 개발되어 기존 ERP와 연계되어 사용되고 있다. MES는 ERP 생산계획의 단점을 보완한 대체 시스템이기도 하나, 반도체나 정유·화학 같은 전문적인 공정 지식이 필요한 산업의 경우, ERP보다 규모와 중요도가 더 큰 경우도 있다. 이렇듯 MES는 제조업에서 ERP와 더불어 사용되는 매우 중요한 쌍두마차 시스템이다. 물론 APS(Advanced Planning System)와 같이 ERP 생산계획의 역기능을 보완해 주는 솔루션이 사용되고 있지만, 일부 대기업을 제외하고는 그 사용률이 저조한 실정이다. MES는 생산의 다양한 공정 실적을 하부의 POP나 Sensor 같은 장치를 통하여 실적을 채집하고 그중 공수(Man Hour)나 생산량(Quantity) 같은 생산실적 정보를 ERP로 전송한다. 그리고 품질, 설비, 작업자 등과 같은 생산현장에 존재하는 다양한 정보를 관리하고 있다. 따라서 MES가 가지고 있는 데이터의 질과 양은 방대하여 ERP를 포함한 다른 시스템에 끼치는 영향도 또한 크다고 할 수 있다. 특히 MES는 4차 산업혁명 시대에 빅데이터 분석, 인공지능과 같은 Intelligent Platform을 구현하기 위한 데이터를 제공해 주는 역할을 수행하기 때문에, ERP의 진화와 발전을 효과적으로 지원하는 방향으로 발전하고 있다. 위와 같은 배경에서 본 연구에서는 ERP와 MES를 이미 구현한 각기 다른 산업의 3개 제조사를 대상으로 각각의 문제점을 해결하기 위한 다양한 방안을 제시하였다. 첫 번째 사례의 경우 ERP와 MES를 구현하였으나 제품 제원별 제조원가의 정확도가 낮아서, 제조원가 관련 의사결정에 문제가 발생되었다. 이에 대한 원인을 조사한 결과, MES에서 전송되는 공정 실적의 범위와 ERP에서 정의하고 있는 공정 실적의 범위가 다른 것에 기인한다는 것을 발견하게 되었다. 해결방안으로 TOC(Theory of Constraint :제약이론)를 사용하여 MES와 ERP 간의 정보인터페이스를 동기화하였다. 작업장 관리 범위가 명확하지 않은 MES 실적 포인트를 TOC 이론을 적용하여 단순화하였다. ERP의 작업장 또한 MES의 TOC이론을 반영하여 재정의하였다. 또한 시간 동작 분석(Time and Motion Study)에서 강조하는 표준시간도 사양별 공정특성에 맞게 재정비하였다. 이를 통하여 제조원가 정합성을 향상시켜 합리적인 원가 관리를 할 수 있게 되었으며, 생산기준정보의 정합성을 마련하여 생산해야 할 물량과 생산할 수 있는 물량의 차이를 통제할 수 있는 생산계획 시스템이 가능하다는 것을 확인하였다. 두 번째 사례에서는 ERP와 MES는 구현되어 있으나 생산계획 기법을 ERP 구현 전의 방식으로 적용하여 라인의 상황을 고려한 생산계획이 불가능한 사례를 개선하였다. 해당 제조회사의 경우 공정설비 간 이동 시간이 길고, 수작업 공정이 다수 있다는 특수성이 있으므로 ERP에서 제공하는 생산계획 기능으로 효율적인 계획을 수립하기가 어려웠다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 ERP와 MES에서 제공하는 현장 데이터를 사용하여 생산계획 시뮬레이션을 수행하였다. 연구결과, 생산계획에 대한 공정예측이 가능해졌으며 설비투자에 대한 합리적인 의사결정이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 특히 스마트공장 구현에서 핵심 기능인 Digital Twin 시스템과 CPS(Cyber Physical System)에서도 생산 기준정보가 중요한 인자라는 것을 확인할 수 있었다. 마지막 사례에서는 이미 구현된 ERP와 MES를 토대로 스마트공장으로 진입하는 방안에 대해서 탐색하였다. 연구 결과, 빅데이터를 보유하고 있는 MES를 확장하여 지능형 MES로의 발전을 모색하였으며, 이에 대한 기본 모델링을 실시하였다. 두 가지 대안의 지능형 MES를 제시하였으며, 프로토타이핑 기법을 활용하여 가상의 지능형 MES를 구현하였다. 약 30,000개 이상의 MES 표본 데이터를 기반으로 빅데이터 분석을 통하여 품질 불량에 대한 원인을 예측하였다. 또한, ERP와 MES를 사용하고 있는 중견, 중소기업이 막대한 비용의 투자 없이 현재 시스템의 기능을 근간으로 하여 스마트공장으로 진입할 수 있다는 것을 파악하게 되었다. 위 세 가지 사례연구를 통하여 중견기업이 스마트공장으로 효율적으로 발전하기 위해서는 ERP와 MES가 중요한 요소이며, 이들을 발전시켜서 단계적이고 점진적으로 스마트공장을 구현할 수 있다는 것을 확인하였다. 특히 스마트공장 구현을 위해서는 공정 센서 데이터의 확보와 함께 빅데이터 실적을 활용한 딥러닝 기반의 지능형 MES가 가장 중요한 요소임을 파악하였다.

인포메트릭스 기반 학술 연구 네트워크 분석 : 산업공학 분야를 중심으로

정보권 서울과학기술대학교 2017 국내박사

산업공학은 100여 년 전 프레드릭 테일러의 과학적 관리법을 효시로 경영과학, 생산 관리, 품질 관리 등으로 체계화되었고, 정보시스템 및 경영 공학을 아우르며 빠르게 변화하는 산업 수요에 지속적으로 대응하고 있다. 향후 스마트 사회를 선도하는 핵심 공학 분야로서 산업공학의 위상을 확고히 다지기 위해서는, 학술적 기여도와 실용적 가치가 높은 응용 연구 성과물을 창출하여 산업 및 국가 발전에 기여할 수 있는 장기적이고 지속적인 발전 방향을 정립해야 한다. 이를 위해서는 현재 산업공학 분야 내 다양한 학술 주체들 간의 학술적 연계 구조 및 지식 흐름의 특성을 실증적으로 분석함으로써, 향후 산업공학의 구체적인 발전 방향 수립을 위한 실질적인 시사점을 도출할 필요가 있다. 이에 본 연구는 인포메트릭스 기법들을 바탕으로 산업공학 관련 학술 논문 데이터를 정량적으로 분석하여, 연구 주제, 학술지, 연구기관 등 다양한 수준에서의 산업공학 분야의 학술적 연계 구조 및 지식 흐름을 네트워크 형태로 분석한다. 첫 번째 연구 모듈에서는 국내 산업공학의 연구 주제를 정의한 뒤 학문 분야에 따른 연구 주제 분포를 파악하였다. 이를 기반으로 연구 주제의 점유율, 연도별 변화 추이, 유망/쇠퇴 연구 토픽을 파악하고, 토픽 간 연관 관계를 바탕으로 산업공학 토픽 네트워크를 도출하였다. 우선 본 연구 모듈을 분석하기 위해 대한산업공학회지의 15년간 논문 영문 초록 데이터를 이용하여 LDA 분석을 수행하고 이를 통해 국내 산업공학 연구에 대한 50개 토픽을 도출하고 각각의 토픽을 정의하였다. 그리고 정의된 개별 토픽들을 대한산업공학회의 분류 체계를 활용하여 각각 분류한 뒤 토픽들의 학문 분야별 분포를 파악하였다. 가장 많은 토픽을 포함하는 분야로는 시스템 분석과 생산 및 물류 분야로 전체 토픽의 50% 이상을 차지하고 있으며 이를 통해 시스템 분석 및 최적화 기법 관련 연구가 여전히 산업공학에서 비중이 높고, 전통적인 생산 및 물류 분야도 주류로써 확고한 위치를 차지하고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 반면 산업공학 연구 토픽의 15년간의 점유율을 분석한 결과 상대적으로 신생 분야라 할 수 있는 경영공학과 정보시스템 분야의 토픽들의 점유율이 높게 나타났으며 이들 두 분야는 전체 산업공학 분야에서 차지하는 비중은 아직 높지 않지만 개별 토픽 관점에서는 매우 활발한 연구가 진행되고 있음을 알 수 있었다. 시간에 따른 핵심 연구 주제의 변화 추이를 관찰하기 위해서 분석 대상 기간 15년을 5년 단위의 세 기간으로 구분한 뒤 핵심 주제의 기간별 변화를 관찰한 결과 산업공학 핵심 연구 주제의 변화가 빠르게 진행되고 있다는 것을 파악할 수 있었다. 아울러 50개 산업공학 연구 주제의 15년간 연도별 점유율 변화 추이를 바탕으로 4개(Technology management, Financial engineering, Data Mining-Supervised Learning)의 유망 토픽과 7개(Biomechanics, Scheduling, Machining, Group technology, Queuing management, Service management, Network traffic management)의 쇠퇴 토픽을 각각 도출했다. 마지막으로 국내 산업공학 연구 주제 간 연계 구조를 파악하기 위해 토픽 간 연관 관계를 바탕으로 산업공학 토픽 네트워크를 도출하였으며, 토픽 연관성 측면에서는 최근 산업공학 내에서 새롭게 떠오르고 있는 유망 토픽보다는 전통적인 산업공학의 토픽들이 높은 중심성을 보이고 있었다. 또한 토픽 네트워크에 대한 계층적 군집 분석을 수행한 결과 기존 산업공학의 6대 세부 분야 분류 체계는 여전히 유효하다는 것을 확인할 수 있었다. 두 번째 연구 모듈에서는 산업공학 학술지의 인용 관계를 기반으로 네트워크를 구축하고 중심성 분석을 통해 산업공학의 내부 네트워크에서 영향력이 높은 학술지들을 밝혀냈다. 추가하여 산업공학 학술지와 연관 관계를 가진 타 연관 분야 학술지를 포함하여 산업공학 융합 네트워크를 구축한 뒤 산업공학과 타 학문과의 지식 연계 구조와 지식 흐름을 다각도로 분석하였다. 우선 본 연구 모듈을 분석하기 위해 JCR의 ENGINEERING, INDUSTRIAL 카테고리에서 학술지 간의 연관성 지수를 수집하였으며 최종적으로 26개의 산업공학 학술지 네트워크를 도출하였다. 산업공학 학술지 네트워크는 경영공학, 제조/품질, 인간공학 세 개의 하위 네트워크로 서로 분리되어 나타났으며, 이들 간의 중심성 분석을 통해 지식 공급 역할을 하는 학술지로는 Journal of Manufacturing System(JMS)가 있고, 가장 활발한 지식 분배 역할을 하는 학술지로는 Journal of Quality Technology(JQT), IEEE Transactions on Engineering Management(IEEE), IIE Transactions(IIE)임을 파악하였다. 아울러 산업공학 학술지와 연관 관계를 가진 타 연관 분야 학술지를 포함한 산업공학 융합 네트워크를 구축하고 이들 연관 학술지 그룹을 각각 경영과학, 확률 및 통계, 제조공학, 전산학, 공학설계, 경영학, 인간공학의 7개 분야로 분류하였다. 산업공학 융합 네트워크에서 중심성 분석을 수행한 결과 JMS 학술지의 지식 공급 역할은 변함이 없었으며, 가장 활발한 지식 분배 역할을 하는 학술지로는 기존 IIE 학술지를 제외하고 Computers & Operations Research(COR), Probability in the Engineering and Informational Sciences(PEIS)와 같은 새로운 학술지가 두각을 나타냈다. 그리고 네트워크에 존재하는 학술지 간 링크를 바탕으로 산업공학 학술지에 대한 연관 분야의 기여율을 분석한 결과 경영과학, 경영학, 제조공학이 높으며, 반대로 산업공학의 기여율이 높은 분야로는 제조공학, 확률 및 통계, 경영과학 순서대로 비중이 높게 나타났다. 마지막으로 중개 분석을 통해 연관 분야와의 지식 흐름에서 COR, IIE, PEIS, IEEE, JQT 순서대로 높은 중개 점수를 가지는 것으로 나타났으며 전체적으로 IEEE 학술지와 IIE 학술지의 중개 역할이 두각을 나타냈다. 세 번째 연구 모듈에서는 국내 산업공학 산․학․연 기관 간 공동연구 네트워크를 구축하고 중심성 분석을 통해 핵심 역할을 하는 기관을 파악하였다. 그리고 중개 분석을 통해 각 기관들이 공동연구에서 어떤 역할을 하고 있는지 도출했다. 우선 본 연구 모듈을 분석하기 위해 대한산업공학회지의 5년간 논문 데이터를 이용하였으며 저자들의 소속 기관 정보를 바탕으로 공동연구 네트워크를 구축하였다. 중심성 분석을 통해 산업체에서는 국내의 대표적인 대기업인 삼성전자와 LG전자가 영향력이 있는 것으로 나타났고, 대학교의 경우 고려대학교, 포항공과대학교, 부산대학교가 영향력이 높게 나타났다. 그리고 연구소의 경우 한국전자통신연구원이 공동연구에 활발하게 참여하고 있음을 알 수 있었다. 또한 공동연구 기관별 역할을 파악하기 위해 중개 분석을 수행하였으며 이를 통해 대학교 간의 공동연구는 활발하지만 산업체 간 또는 연구소 간의 공동연구는 많지 않았다. 반면 산업체와 연구소는 공동연구에서 컨설턴트 역할 비중이 상대적으로 높게 나타났다. 본 학위논문은 산업공학 분야의 학술적 연계 구조를 연구 주제, 학술지, 연구 기관 등 다양한 수준의 네트워크 형태로 실증적으로 분석함으로써 향후 산업공학 분야의 발전 방향 정립을 위한 다양한 시사점을 도출하였다. 본 연구 결과는 산업공학 분야의 연구자 및 교육자, 산업공학 학술지 편집자, 연구 지원 기관 및 산업공학 관련 융합 연구 정책 수립자들에게 유용하게 활용될 수 있다. Over the past 100 years, industrial engineering (IE) has been continuously evolving to fulfill rapidly changing needs in industrial practices. In order to firmly establish the status of IE as the core engineering field leading the smart society in the future, it is imperative to establish a long-term and continuous development direction that can contribute to industrial and national development by creating research results with high academic contribution and practical value. The prerequisite for this is to empirically analyze the characteristics of the academic linkage structure and knowledge flow among various types of academic entities in the field of IE, and to draw practical implications for establishing its future direction. Therefore, this dissertation constructs and analyzes the academic research networks of IE at various levels such as subjects, journals, and institutes based on articles published in IE journals using infometrics techniques. The first study aims to identify research topics in IE research and explore their dynamic changes over time. The topic modeling approach, which automatically discovers topics that pervade a large and unstructured collection of documents, is adopted to identify research topics in domestic IE research. 1,242 articles published from 2001 to 2015 in two IE journals issued by the Korean Institute of Industrial Engineers were collected and their English abstracts were analyzed. Applying the Latent Dirichlet Allocation model led us to uncover 50 topics of domestic IE research. The top 10 most popular topics are revealed, and topic trends are explored by examining the dynamic changes over time. The four topics, technology management, financial engineering, data mining (supervised learning), efficiency analysis, are selected as hot topics while several traditional topics related with manufacturing are revealed as cold topics. The second study explores the multidisciplinary nature of IE using journal citation network analysis. Using the relatedness indexes of IE journals obtained from journal citation report (JCR), we firstly construct the IE network only composed of 26 IE journals. The resulting IE network is partitioned into three sub-networks: management engineering, manufacturing/quality, and ergonomics. We then propose the IE convergence network which includes 81 related journals in other disciplines as well as 26 IE journals. Scrutinizing the IE convergence network reveals that IE has a high degree of interactions with seven disciplines: Operations Research & Management Science, Statistics & Probability, Manufacturing Engineering, Computer Science, Engineering Design, Business Management, Human Factors & Ergonomics. We investigate the contributions of the related disciplines to IE as well as contributions of IE to the related disciplines. The role of IE journals in exchanging knowledge with related disciplines is also identified by brokerage analysis. The third study employs co-authorship information contained in the papers published in the two journals of the Korean Institute of Industrial Engineers to derive the collaborative research network at the institutional level. The core institutions in the network are identified by means of the centrality indexes of social network analysis. In addition, the five types of roles of the institutions in industry-university-institute cooperation are examined through brokerage analysis: coordinator, consultant, gatekeeper, representative, and liaisons. This dissertation provides an excellent overview of the state-of-the art of IE research by analyzing its academic linkage structure in various forms of networks such as subjects, journals, and institutes. This research draws various implications for establishing the future direction of industrial engineering, which are expected to be useful for researchers and educators in the field of IE, editors of IE journals, and relevant policy makers.

배전계통 신뢰도 향상을 위한 배전설비 고장유형 예측 및 IT기반의 관리 모델 구축

황우현 서울産業大學校 2009 국내박사

The Construction of Fault Pattern Prediction and IT-Based Management Model in Distribution Facilities to Improve the Distribution System Reliability Submitted by Hwang, Woohyun Supervised by Kim, Ja-Hee Major in Industrial Information System Graduate School of Public Policy and Information Technology Seoul National University of Technology As Korean industrial structure has been developed from heavy industry to information industry, it is getting more important to supply the customers with stable electric power. When electric power was interrupted under the industrial structure which controlled facilities in a sequence control, it caused customers inconvenience in local areas for a period of outage. However, outage is now causing inconvenience in extensive areas under the computer system which controls power facilities. In the event of an unexpected outage, it disrupts the production of semiconductors or petrochemistry and causes many customers in skyscrapers and large shopping centers inconvenience. Moreover, considering interruption in e-mail, shopping and information exchange through the Internet, the demand for improving distribution system reliability should be needed because momentary outage can spread from local areas to all over the world. The purpose of this paper is to offer possible solutions to improve distribution system reliability through the size of distribution automation system installation, pole mounted transformer fault pattern analysis, and the development of construction management system for underground distribution facilities. First, under distribution system using distribution automation system, we worked on how the reliability of distribution system was going to improve. Distribution automation system monitors the condition of distribution system, finds out fault section in unexpected outage, isolates no fault section from outage one, and is used to minimize the fault section. It is possible for the outcome of this research to be utilized when overseas utilities introduce distribution automation system. Second, data mining method analyzes fault cases and the cause of fault so that it can introduce the solutions to predict the faults in distribution system. As thousands of pole mounted transformers have been broken in every year, the supply reliability has been reduced. This research introduces countermeasures by analyzing fault patterns. The outcome analyzed by data mining method shows that the faults of pole mounted transformers occur in 8 years after installation because of deterioration, defects, lightning, flaws. Using these results, it can be concluded that pole mounted transformers that are 8 years and below from the manufacturing date have a relatively high rate of manufacturing defects and faults which created problems in the production process of pole mounted transformers. And it is assumed that a low rate of lightning is due to the elimination of facilities damaged by flaws and manufacturing defects during the 8 years after installation and the stabilization of the remaining facilities. It is presumed that the low rate of deterioration(6%) is due to regular replacement of pole mounted transformers over 13 years. However, the rate of deterioration drastically increased to 89% when it passed 8 years due to degradation of material and insulation oil. Furthermore, it can be concluded that lightning(1.8%) and manufacturing defects(9.3%) were insubstantial as a result of the high quality of products which attains a low rate of the failure even when aged. A warranty was excluded from the analysis due to destruction of documents after the expiration of the warranty period(3 years). By entering similar conditions according to fault patterns based on the outcome of this research, preparation and operation using the fault prediction and restoration model is possible, which is assumed to enhance the reliability by reducing the restoration time. Third, the short movies of construction were linked to 3D image of facilities by 3D geographic information system and maintenance system was constructed. Due to underground burial, underground distribution facilities are hard to check the conditions after construction so this research supplements the points that it takes long to restore facilities when the fault occurs. Also, it provides operators with information on periodical inspection objects right after construction so that they can prevent an omission of maintenance. This system introduces the possible solutions to make the restoration shorter, asking for construction information when faults occur. It would be possible for outage frequency and time to be shortened when fault prediction system is installed. The outcome of this research above can be applied to facility management of power system. By effectively maintaining generation, transmission, substation, distribution and customer facilities using IT, it would contribute to improving power system reliability. 우리나라의 경제 산업구조가 중공업 중심의 사회에서 고도 정보화 사회로 발전해감에 따라 전력의 안정적 공급이 더욱 중요한 현안으로 대두되고 있다. 과거 시퀀스제어 방식으로 설비를 제어하던 산업구조하에서는 정전이 발생할 경우 정전된 시간만큼 국부적인 지역에서 불편을 겪었으나, 대부분의 기간설비가 컴퓨터에 의해 제어되는 최근에는 순간적인 정전만으로도 광범위한 지역에 걸쳐 장애가 발생되고 있다. 돌발적인 정전이 발생할 경우 초정밀 반도체나 석유화학제품 등의 생산차질과 초고층 아파트, 대규모 상가 등에서 생활하는 수많은 사람이 불편을 겪게 된다. 또한 인터넷을 이용한 이메일, 쇼핑, 정보교환 등까지 중단되는 것을 고려하면 일시적인 정전이 지역을 넘어 전 세계로 파급된다고 할 수 있기 때문에 전력공급 신뢰도 향상에 대한 요구는 더욱 높아지고 있는 실정이다. 본 논문의 목적은 배전자동화 도입과 주상변압기의 고장유형 분석, 지중배전설비의 시공관리시스템 구축을 통해 배전계통의 신뢰도를 향상할 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 첫 번째로 배전자동화시스템을 도입하여 배전계통을 운전할 경우에 배전계통의 신뢰도가 어느 정도 향상되는 가에 대해 연구하였다. 배전자동화시스템은 배전계통의 상태를 원격으로 감시하고, 돌발고장 시에는 고장구간을 색출하여 건전구간과 정전구간을 분리하여 고장구간을 축소하는데 활용된다. 인력에 의해 배전계통을 운전하는 경우에 비해 공급신뢰도가 향상되는 것으로 나타났다. 이 연구결과는 해외 전력회사에서 배전자동화시스템 도입시 활용이 가능할 것으로 전망된다. 두 번째는 배전계통의 주상변압기 고장사례를 데이터마이닝기법으로 분석하여 고장유형을 분석하고 고장을 예측하는 방안을 제시하였다. 주상변압기는 매년 많은 양이 소손됨에 따라 공급신뢰도에 영향을 미치고 있기 때문에 고장유형을 분석하여 대응방안을 제시하였다. 데이터마이닝기법을 이용하여 분석한 결과 주상변압기의 고장은 주로 8년을 기점으로 열화, 불량, 낙뢰, 하자에 의해 고장이 발생한다는 사실이 확인되었다. 이러한 결과를 활용하여 제작 후 8년 이하인 경우에는 제작불량이 68%, 하자가 19%로 나타나 주상변압기 생산과정에서 문제가 있었다고 추정된다. 낙뢰 피해가 적은 것은 설치 후 8년이 경과하는 동안 하자와 제작불량 등 불안정한 설비는 교체되었기 때문으로 판단된다. 열화고장이 6%를 기록한 것은 13년이 경과된 주상변압기를 정기적으로 교체하기 때문으로 보인다. 하지만 설치 후 8년이 초과된 경우에는 열화가 89%로 나타나 자재, 절연유 등의 성능이 나빠졌기 때문에 크게 증가한 것으로 예상된다. 또한 낙뢰가 1.8%, 제작불량이 9.3% 등으로 경미한 것은 제품의 품질이 우수해 장기간이 경과되었음에도 고장률이 낮게 나타난 것으로 판단된다. 하자는 하자기간 3년이 만료되어 분석에서 제외하였다. 이러한 연구결과를 토대로 하여 고장발생 유형별로 유사한 조건을 입력하면 고장 발생을 예측할 수 있다. 또한 고장예측에 따라 복구모델별로 사전준비작업이 가능해져 복구시간 단축으로 공급신뢰도를 향상시킬 수 있다. 세 번째는 3차원 지리정보시스템을 이용하여 시공시 촬영된 동영상을 3차원 이미지설비와 링크시키고 설비관리용 운영시스템을 구축하였다. 지중배전설비는 시공이 완료된 뒤에는 지하에 매설되어 육안으로 상태 확인이 곤란하고 사후 점검이 어려운 점을 보완하고자 하였다. 또한 시공완료 후에는 주기적인 점검대상 정보를 운영자에게 제공하여 유지보수의 누락을 방지하고, 고장 발생시에는 시공당시의 정보를 조회하여 복구시간을 단축할 수 있는 방안을 제시 하였다. 이러한 고장예방관리시스템을 활용할 경우 정전횟수와 시간을 단축이 가능할 것으로 전망된다. 이상과 같은 연구결과는 전력계통의 설비관리에 적용할 수 있으며 발전, 송전, 변전 그리고 배전과 고객의 설비를 IT를 이용하여 용이하게 관리함으로써 전력계통의 공급신뢰도를 향상시키는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

시민단체 정보화 현황 및 발전 방안에 대한 사례연구

곽영숙 서울産業大學校 IT政策專門大學院 2006 국내석사

오늘날의 시민단체들은 정보통신기술 특히 인터넷을 이용한 전자적 시민운동을 시도하고 있으나, 정보공간 활용에 많은 어려움을 겪고 있다. 기존연구를 통해 본 원인으로는 첫째, 정보화 목표를 명시해 체계적으로 추진하고 있진 못하다. 둘째, 정보통신기술 활용이 단편적이며 제한적으로 진행되고 있다. 셋째, 정보화 수준 평가를 통한 피드백을 얻고 있지 못하고 있다. 따라서 본 연구를 통해 NGO의 정보화 수준을 알아보고 적절한 발전방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 시민단체의 정보화 수준을 ① 단체의 일반현황 ② 정보화추진의지 및 전략수립에 관한 조사 ③ 정보화 추진환경 조사 ④ 정보시스템 구축 및 운영 관련 조사 ⑤ 정보화 애로사항 및 발전방향 조사 등 5개의 분야로 나누어 1차 설문조사하고 2차 면담조사와 사례분석을 통하여 보다 구체적으로 살펴보았다. 본 연구의 논의 내용을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 단체들의 정보화 목표는 공통적으로 <회원 및 시민에게 정보제공>과 <단체이미지(투명성)제고>로 나타났다. 단체 유형별로 본 목표에서는 정책지향형 단체는 <회원 및 전문가들과의 의사소통>, 서비스지향형 단체는 <후원자개발 및 서비스 활동에 대한정보전달>로 조사되었다. 단체의 유형에 따라 정보화 목표에 대한 차이는 물론 전략의 특징을 보이고 있다. 둘째, 단체들의 예산과 인력에 대한 확보가 시민단체 정보화의 중요한 요인 및 애로사항으로 조사되었다. 열악한 환경을 극복하고 있는 단체들은 시민단체의 특성상 실무자는 물론 회원참여와 전문자원봉사자참여 등 예산보다는 인력에 무게중심을 두고 전략적으로 추진할 수밖에 없다는 의견이다. 셋째, 정보화에 대한 타 단체와의 연대나 정부지원에 대해서는 긍정적이지만은 않은 조사 결과를 보였다. 연대체인 경우에도 각 지역단체들의 활동내역이 서로 달라 단체의 전반적인 정보화는 각 지역단체의 몫으로 인식하고 있었다. 또한 정부지원에 대해서도 매우 조심스러운 입장을 갖고 있으며 특히 정책지향형 단체일수록 직접적인 <자금지원>, <인력지원> 등을 꺼려하고 <감세혜택 등 세제지원>처럼 간접적인 지원을 선호하고 있었다. 국가나 사회단체 보조금이 지원된다고 해도 대부분 정보화시스템 도입(예를 들면 홈페이지 구축)단계로 일회성에 가까우며, 유지관리 또는 업그레이드 등 단계적 지원이 이루어지지 못하고 있는 실정이라고 조사되었다. 마지막으로 정보사회에서의 시민단체 정보화에 대한 위상은 시대적 흐름으로 인식하여 열악한 현실을 극복하되 정보화로 인한 효율성을 기대하기 보다는 공익적인 일로서 사명감을 갖고 해나가야 할 필요가 있다고 말하고 있다. 그리고 시민단체 정보화를 추진하면서 시간이 걸리더라도 NGO단체마다의 특징과 다양성이 고려되어야 한다고 지적하고 있다. 본 연구에서는 조사결과를 종합하여 NGO정보화 발전방안을 제시하고자 한다. 첫째, 단체를 특성에 맞는 유형으로 구분한다. 둘째 단체의 유형에 맞게 정보화 목표를 마련하고 3단계로 나누어 단계별로 정보화를 추진한다. 1단계 NGO정보화 전략 수립단계로서 단체 정보화 마인드를 확보하고, 단체 정보화에 대한 구체적인 정보화 맵을 공유한다. 2단계 NGO정보화 추진 단계로서 정보화인력확보 및 교육을 실시하고, 정보화 기술을 확보한다. 3단계 정보화 평가단계로서 1단계와 2단계에서 진행한 정보화를 단계별로 평가하고 요구된 문제점을 중심으로 단체 정보화를 조정한다. 이와 같이 단체 정보화의 단계적 추진을 통해 단체 수준에 적합한 정보화를 진행하고 단체 정보화 방향을 유지할 수 있도록 한다. Many NGOs have held grass root campaign on-line by using the Internet. But they are having a hard time with managing their own sites. According to this study, the reason are first, they don't have clear goal for the informatization. Second, they only uses few infomation technologies. Third, they don't get enough feed-back from users. Therefore we're going to use this opportunity to prepare informatization strategy suitable for the NGOs. This study shows the level of the informatization of NGOs through survey, interview and case study on the basis of five categories below. ①the present condition of NGOs ②the willpower for informatization and establishing strategy ③the environment for informatiation ④building information system? and administration ⑤difficulties in informatization and developmental direction This study shows below : First, we listed NGOs into two types policy-oriented and service-oriented. Both want informatization to give information to members or citizens and raise awareness of each body. But each group has some different reasons. Policy-oriented NGOs think the communication with the members and specialists is most important but service-oriented ones think that invite supporters and report on their work is most important. Both groups have different goals and strategies for informatization. Second, budget and human power are the most important part in NGO informatization. But NGOs depend more on the human power then on the money because of their characters. It's better to have task force only for informatization but it's not possible for now. So the workers in charge of the NGO should do some work on the informatization. Also they should try to recruit new volunteers and specialists. For specialist, they may get from outside by cooperating with IT companies. Then they may keep working on their informatization. Third, NGOs don't want to work with other bodies or government jointly. But most NGO think that informatization of themselves is what they should do. They keep working on informatization alone. This means NGOs prefer informatization only suitable for themselves. They only want to join with other groups of government when they need a lot of money for buying supplies for educating human power. Especially policy-oriented NGOs are reluctant to get money or manpower from the government. They wanted to indirect help like tax reduction. Even the NGOs who get help from the government use the money for other part not the informatization. Though they finished their informatization they need to keep putting money on the care. Last, informatization should be done not for the efficiency but it should be done as a mission. The aim of the informatiation is not to work efficiently. It's to show their own characteristics. The gap between local NGOs off-line can also be shown on-line. Therefore it's important to make people access to NGOs on-line easily. We'd like to suggest two ways to do informatization better. First, the informatization should be done in the way suitable for their characteristics. Second, it should be done step by step. First step is to set the strategy for the informatization. Second step is to have manpower and educate them. Third step is to evaluate the informatization and regulate it. The informatization should be done by these step then the proper informatization can be made.

서비스수준협약 기반의 병원정보시스템 성과측정 방법론 : IT 균형성과표 및 논리모형 기반 접근법

정승우 서울과학기술대학교 IT정책전문대학원 2014 국내석사

최근 병원들은 의료환경의 변화에 대처하고 효율적으로 병원을 운영해야 할 필요성이 커지게 되면서 정보시스템에 많은 투자를 하고 있다. 따라서 효율적이고 효과적인 정보시스템 운영을 위해 IT 아웃소싱전략을 추진하고 서비스수준협약(service level agreement: SLA) 체결을 통해 성과를 측정하고 있다. 하지만 대부분의 SLA 성과지표가 IT 인프라 성능평가 위주로 구성되어 있고 산업적 특성을 반영하지 못하고 있어 정보시스템 평가체계를 구축함에 있어서 균형된 관점에서의 성과측정모형이 필요하다. 본 연구에서는 균형성과표(balanced scorecard: BSC)의 네 가지 관점과 논리모형(logic model)의 다섯 요소를 결합하여 매트릭스 프레임워크를 구축하고, 의료업계의 특성이 반영된 성과목표를 수립한 후, 성과목표 달성을 측정할 수 있는 SLA 성과지표를 도출하였다. 또한 AHP 모형구축 및 수행을 통해 BSC의 각 관점과 SLA 지표 간의 가중치를 산정하고 성과측정에 반영함으로써 산업적 특성이 반영된 구체적인 SLA 성과평가방법론을 제시하였다. 본 연구를 통해 대규모 투자가 이루어지고 있는 병원정보시스템의 지속적인 성과 관리 및 모니터링 도구로써 유용하게 활용될 수 있을 뿐만 아니라 날로 악화되는 병원경영환경에 IT 조직이 어떠한 기여와 역할을 해야 하는 지에 대한 목표설정에 도움이 될 수 있겠다. 또한, 병원 정보화 현황과 이슈를 파악하고 향후 변화될 의료 환경과 경영전략에 부합하는 정보시스템 구축 전략 및 운영 계획을 모색할 수 있을 것이다. There have been increasing investments in hospital information system (HIS) to enhance the quality of medical services and operational efficiency of hospitals. Most hospitals have been developing and operating their HISs through outsourcing and managing its performance by service level agreement (SLA). However, existing SLA measures are mostly infrastructure-oriented; they cannot capture neither various perspectives of HIS nor unique characteristics of the medical service industry. This paper develops HIS-specific SLA measures by combining IT BSC and logic model. The analytic hierarchy process (AHP) is adopted to produce the priority weights of the derived SLA measures and aggregate them into total performance scores. The proposed model is expected to be fruitfully utilized as a tool for continuous performance measurement and monitoring of HIS.

중소기업 공공구매 판로지원 종합정보시스템 구축사업의 경제성 분석

정훈 서울과학기술대학교 2015 국내석사

본 연구에서는 공공정보화사업‘중소기업 공공구매 판로지원 종합정보시스템 구축 사업’사례에 대한 경제성 분석을 통해 사업의 타당성을 확인하였다. 공공부문에서 정보화사업을 추진하는 경우 경제적 타당성을 수행하지 않고 모호한 기대효과를 근거로 하여 진행하는 경우가 많다. 예비타당성조사 대상이 아닌 대다수의 중소규모의 정보화사업이 경제적 타당성이 얼마나 있는지 알아보는 것은 사업을 계획하고 진행하는데 있어서 매우 중요한 사안이다. 연구 결과, 사업에 소요되는 비용은 초기 시스템 구축에 4,300백만 원, 그리고 구축한 시스템을 운영하고 유지보수하는데 연간 710백만 원이 소요될 것으로 예상되었다. 사업의 결과로 발생하는 편익은 추정한 결과, 중소기업 사용자 편익이 연간 3,155백만 원, 공공기관 편익이 연간 406백만 원, 운용기관인 A기관의 편익이 연간 383백만 원으로 추정되어 총 편익은 연간 3,944백만 원으로 나타났다. 다수 사용자인 중소기업의 편익은 CVM(가상가치측정법)을 적용하여 추정하였다. 사업의 결과로 기대되는 개선사항에 대해 사용료를 지불하는 상황을 가정하여 제시된 금액에 대하여 지불의사가 있는지 여부를 전화설문을 통해 알아보았다. 설문 결과 중소기업별 평균 지불의사금액이 170,136원인 것으로 나타났다. 이를 전체 중소기업 사용자 수와 응답률을 적용한 결과 연 3,155백만 원으로 추정하였다. 공공기관의 편익은 중소기업제품 구매목표비율제도의 이행률이 증가하여 과태료의 감소가 연 406백만 원으로 추정되었다. 운용기관인 A기관의 편익은 업무처리시간 감소와 종이문서 보관비용 감소가 각각 366백만 원, 17백만 원이 예상되어 합계 연 383백만 원으로 추정되었다. 도출한 비용과 편익을 기반으로 표준지침의 기준인 사회적 할인율 5.5%와 분석기간 10년을 적용하여 경제성을 분석한 결과 BCR(비용편익비율)이 5.21, NPV(순현재가치)는 24,028백만 원으로 분석되어 경제적 타당성이 매우 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 공공부문 정보화사업에 대한 의사결정 시 중요하게 참고할 수 있는 사례가 될 수 있다.

변압기 손실감소운전시스템과 피크부하용 혼소엔진발전에 대한 경제성 분석

이옥배 서울과학기술대학교 2013 국내박사

본 논문은 변압기 손실감소운전시스템과 피크부하용 혼소엔진발전에 대한 경제성 분석이다. 두 주제는 막대한 투자를 요구하는 대규모 발전소 건설을 줄이며 부족한 전력예비율을 극복할 수 있는 저비용의 해결책으로서 공통점이 있다. 첫 번째로, 전력용변압기의 운전손실절감을 위한 실시간 변압기 부하의 통합 또는 분리운전에 대한 SCADA 최적운전시스템 개발과 시범운영에 따른 경제성 분석을 연구하였다. 변압기별 무부하(철손), 부하손실(동손)에 대한 데이터는 변압기 제작사에서 제공된 DB를 참고하여 경제적 통합운전 기준인 손실 데이터베이스(Loss DB)를 작성하였고, Loss DB를 바탕으로 각 변전소 부하의 크기에 따라 변압기 운전손실을 최소화하기 위한 통합 또는 분리운전 조건이 발생되면 변압기 통합운전 또는 분리운전을 시행하기 위한 조작창이 Pop-up되어 급전지시체계에 따른 관련 기기조작을 수행하게 된다. 개발 시스템은 기존에 사용 중인 SCADA에 변전소 변전설비 연관관계 DB 및 통합/분리운전 알고리즘이 적용된 Auto M.Tr Processor 와 pconn Processor Task를 추가적으로 개발하여 적용하였다. 7개 변전소의 7개월 운전데이터를 분석하였고, 비용과 편익을 추정하여 경제성 분석을 시행한 결과 편익-비용비율은 1.49, IRR은 56%로 나타나 경제적 타당성이 있음을 입증하였다. 두 번째로, 국내 전력예비율이 부족한 현시점에서 단기간에 발전원을 확보하여, 상용전원의 최대전력수요를 분담하며, 사용자의 전기요금을 경감할 수 있는 방법과 적용시 경제적 타당성을 연구하였다. 업무용 빌딩에 설치되어 있는 비상용 디젤엔진발전기를 경유와 도시가스를 혼합연소하는 혼소엔진발전기로 개조하여 발전기가 설치된 빌딩의 최대부하를 일정부분 담당하여 발전함으로써, 기존의 디젤엔진발전기 대비 발전연료비를 줄이고, 상용전원 공급에 의한 빌딩의 최대부하를 경감한다. 사장된 자원을 활용하여 상당한 최대부하발전력을 담당하는 VPP(Virtual Power Plant)로 운영함으로써, 향후 대용량전원개발비용을 획기적으로 줄일 수 있다. 현 업무용 전기요금 조건과 업무용 빌딩의 전기사용 이력을 분석하고, 디엔진발전기의 혼소엔진발전기로의 개조 비용, 발전연료단가, 운전 조건, 전기요금 절감액 등의 비용과 편익을 산출하여 경제적 타당성을 분석하였다. 시행시 18.1%의 최대부하를 줄이고, 경제성 분석 결과 IRR은 21.9% 이상, NPV는 5천 7백만원 이상, 회수기간은 20 ~ 57개월로 경제적 타당성이 매우 높음을 나타났다. 이 연구의 결과는 에너지 정책부서의 정책과 전략 개발에 유용할 것으로 기대된다. This study deals with the economic analyses on the transformer loss minimization operating system and the dual-fuel engine generation for peak load. The two topics are on common ground in that they are to be considered as one of the low-cost solutions to overcome the lack of power reserve margin without the large scale power plants construction that requires an enormous investment. Firstly, in order to minimize the real-time operating load losses of the power transformer, a SCADA optimum operating system has been developed, and the economic analyses on the test operation are to be performed. Transformer loss DB which reflects the economic integration operation criteria has been constructed by referring the transformer manufacturer's loss data(iron loss, copper loss). Based on the loss DB, each substation transformer real-time loss is calculated according to the size of the transformer loads, and if integration or separation transformer operating conditions minimizing the loss are met, then a window pops-up and the dispatcher performs the substation equipments operation in accordance with the procedure provided by this system. With the existing SCADA main program, the relation database of the substation facilities and integration/separation operation algorithm are developed and applied to Auto MTR Processor and pconn Processor Task module. Seven stations test data for seven months are to be analyzed for the economic analyses, and the results showed that Cost-Benefit ratio turns out to be 1.49, and IRR(Internal Rate of Return), 56%, which assert the economic justification of the proposed system. Secondly, due to the lack of power reserve margin observed quite often in Korea, the methods to secure power source for a short time, to cut the utility power peak load, and to reduce the users electricity bills have been sought. Emergency diesel generator of an office building is to be converted into a dual-fuel engine generator which is responsible for a portion of the peak load. Compared to the conventional diesel fuel generator, the proposed dual-fuel engine is able to reduce the generation power cost by dual-fuel combustion, and it also mitigates the building's utility power peak load by charging the building's peak load. If the dead resources (a group of emergency dual-fuel engine generators), as a Virtual Power Plant, are operating in peak time, we can significantly reduce future large power development costs. This study has investigated the current general purpose electricity bills as well as the records of the building electric power usage, and calculated diesel engine generator renovation costs, generation fuel costs, driving conditions, and savings in electricity bills. The proposed dual-fuel engine generation method reduces 18.1% of utility power peak load, and turns out to be highly attractive investment alternative which shows more than 21.9% of IRR, 57 million won of NPV, and 20~57 months of payback periods. The results of this study are expected to be useful to developing the policy and strategy of the energy department.

ICT 원천 분야 R&D 성과 효율성 및 기술융합 동향 분석

최가영 서울과학기술대학교 2024 국내박사

전 세계적으로 디지털 대전환이 가속화되면서 정보통신기술(Information and Communication Technology, 이하 ICT 기술) 역량의 확보가 국가 경쟁력을 결정하는 필수 요소로 자리 잡고 있다. ICT 산업이 승자독식의 산업구조로 변화되고 있는 상황에서 원천기술의 확보는 무엇보다 중요하며, 이는 정부 주도의 연구개발(Research and Development, 이하 R&D) 투자로 이어지고 있다. ICT 원천 기술 확보를 위한 정부 R&D 투자는 지속적으로 확대되고 있으나, 국내 ICT 원전기술의 경쟁력은 여전히 부족한 상황이다. 국내 ICT 원천기술 경쟁력을 높이기 위해서는 국가 R&D 투자의 양적 확대뿐만 아니라, 국가 R&D 사업에 대한 체계적인 성과 분석과 효율적인 사업 관리도 중요하다. 국내 ICT 분야는 타 기술 분야 대비 기술개발 주기가 빠르고, 대내외적 환경 변화에 많은 영향을 받아왔다. 특히, 정책 환경에 변화에 따라 ICT 소관 부처는 지식경제부, 미래창조과학부, 과학기술정보통신부로 빈번한 개편이 이루어졌다. 본 연구에서는 ICT 원천기술 R&D 사업의 성과를 정책적 환경 변화, 기술개발 주기 변화 등 다각적인 측면을 고려하고, 기획-집행-평과로 이어지는 국가 R&D 사업의 전주기적 관리 프로세스와 연계하여 종합적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 중장기 R&D 투자가 진행된 SW컴퓨팅산업원천기술개발(이하 SW원천R&D) 사업과 전자정보디바이스산업원천기술개발(이하 디바이스원천R&D) 사업을 대상으로 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 R&D 평가 측면에서는 ICT 원천기술 R&D 성과의 효율성을 분석하였고, R&D 기획 측면에서는 ICT 원천기술 R&D 성과의 구조 변화와 융합 예측을 수행하였다. ICT 원천기술 R&D 성과의 효율성 분석에서는 DEA 모형을 활용하여 분석 대상 사업별, 성과 유형별, 양적․질적 효율성 측면, R&D 소관 부처의 변화, R&D 특성, 기술개발 분야 등 다양한 관점에서의 효율성의 차이를 비교․분석하였다. ICT 원천기술 기술융합 구조 변화와 융합 예측 연구에서는 특허 성과의 IPC 코드 4자리를 기반으로 기술융합 네트워크를 구축하고, QAP 상관관계 분석과 연결정도 중심성 지표를 활용하여 시간의 흐름에 따른 기술융합 변동성을 살펴보았다. 아울러, 그래프 오토인코더 링크예측 모델을 활용하여 분석 대상 사업별 기술융합 예측을 통해 미래 유망기술 분야를 제시하였다. ICT 원천기술 R&D 성과의 효율성을 분석한 결과, 분석 대상 R&D 사업 모두 소관 부처가 과학기술정보통신부로 변경되면서 논문 성과의 질적 수준이 향상된 것으로 나타난 반면, 특허의 질적 수준은 과거 지식경제부 소관 과제들이 더 높은 것으로 분석 되었다. R&D 수행 주체별로는 분석 대상 사업과 성과 유형별로 R&D 성과의 효율성에 기여하는 주체가 상이 한 것으로 분석되었으며, 연구협력 여부에 따른 효율성 차이에서는 분석 대상 사업 모두 과학적 성과의 양적․질적 효율성이 단독연구 과제가 협력연구 과제 보다 더 높은 것으로 나타났다. 기술개발 분야별 효율성에는 정보보호, 반도체, 디스플레이, 전지 분야가 R&D 지원의 효율성이 높은 기술 분야로 확인되었다. ICT 원천기술 기술융합 구조 변화와 융합 예측 분석 결과, 분석 대상 사업 모두 1구간에서 3구간으로 갈수록 네트워크 유사성이 낮아지면서 기술융합의 변동성이 높아졌다. 이를 통해 ICT 원천 분야의 기술융합 네트워크가 지난 10여 년간 크게 변화한 것을 확인하였다. 기술 융합 링크 예측 성능에는 네트워크 구조의 변동성 보다 개별 노드 간 연결 특성 변동성이 예측 성능에 영향을 미치는 것으로 확인 되었다. 그래프 오토인코더 모델을 활용하여 분석 대상 사업별 링크 예측을 수행한 결과, SW원천R&D 사업에서는 자동차와 SW․컴퓨팅 기술 간 기술융합이, 디바이스원천R&D 사업에서는 광기술을 중심으로 기술융합 연구가 활발해질 것으로 예측 되었다. 본 연구에서는 분석 결과를 통해 몇 가지 시사점을 도출하였다. 과학기술정보통신부는 R&D 논문 성과의 질적 수준을 향상시키는데 주력한 반면, 특허 성과에 대한 관리는 다소 미흡한 것으로 나타나, 특허 성과의 질적 수준을 향상시킬 수 있는 정책적 노력이 필요할 것으로 판단된다. R&D 성과의 질적 효율성이 높은 정보보호, 반도체, 디스플레이, 전지 분야는 최근 정부가 중점 육성 중인 12대 국가전략기술과 관련성이 높으므로, 향후 기술개발 트렌드를 주기적으로 확인하여, 기술 경쟁력을 향상시킬 수 있는 정책 방안을 적극적으로 마련해야 할 것이다. 또한, 네트워크를 활용한 기술융합 분석에서는, 네트워크의 구조적 특성과 개체 간 연결 상태 및 특징까지 다방면으로 검토해야할 필요성이 있음을 시사한다. 본 분석 결과는 향후 ICT 원천기술 분야 R&D 성과 관리 및 성과 체계 개선 방안 마련과 미래 중장기적 기술개발 전략 수립하는 데 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. As the digital transformation accelerates around the world, securing information and communication technology (ICT) technological capabilities is becoming an essential factor in determining national competitiveness. In a situation where the ICT industry is changing into a winner-takes-all industrial structure, securing original technology is more important than anything else, and this is leading to government-led investment in Research and Development (R&D). Although government R&D investment to secure ICT original technology continues to be made, the competitiveness of domestic ICT nuclear power plant technology is still insufficient. In order to increase national technological competitiveness, not only quantitative expansion of R&D investment, but also systematic performance analysis and efficient business management are important. The domestic ICT field has been greatly influenced by changes in the internal and external environment compared to other technology fields. In particular, as the policy environment changed, the ministries in charge of ICT were frequently reorganized into the Ministry of Knowledge Economy, the Ministry of Science, ICT and Future Planning, and the Ministry of Science and ICT. In this study, we attempted to comprehensively analyze ICT original technology R&D project performance in connection with the full-cycle management process of national R&D projects, considering various aspects such as changes in policy environment and technology development cycle. In terms of R&D evaluation, the efficiency of - 128 ICT original technology R&D performance was analyzed, and in terms of R&D planning, the technology convergence trend of ICT original technology R&D performance was analyzed. To this end, this study conducted an analysis of the SW computing industry original technology development (hereinafter referred to as SW original R&D) project and the electronic information device industry original technology development (hereinafter referred to as device original R&D) project. In this study, two independent studies were conducted: analysis of the efficiency of ICT original technology R&D performance and prediction of structural changes and convergence of ICT original technology convergence. In analyzing the efficiency of ICT original technology R&D performance, the DEA model is used to compare and analyze efficiency differences from various perspectives such as analysis target business, performance type, quantitative and qualitative efficiency aspects, changes in R&D ministries, R&D characteristics, and technology. In the study on changes in ICT original technology convergence structure and prediction of convergence, a technology convergence network was established based on the 4-digit IPC code of patent, and the volatility of technology convergence over time was analyzed using QAP correlation analysis and connectivity centrality. In addition, the graph autoencoder link prediction model was used to present future convergence technologies for each business subject to analysis. As a result of analyzing the efficiency of ICT original technology R&D performance, the qualitative level of thesis performance improved as the ICT R&D projects subject to analysis were changed to the Ministry of Science and ICT. On the other hand, the qualitative level of patents was analyzed to be higher by the Ministry of Knowledge Economy. For each R&D performing entity, it was analyzed that the entities contributing to the efficiency of R&D performance were different depending on the analysis target business and performance type. In terms of efficiency differences depending on whether or not there was research cooperation, the quantitative and qualitative efficiency of scientific performance in all analyzed projects was found to be higher for independent research projects than for collaborative research projects. Regarding efficiency by technology, information protection, - 129 semiconductors, displays, and batteries were identified as technology fields with high efficiency. As a result of the analysis of changes in ICT original technology convergence structure and convergence prediction, it was found that the network similarity of the analyzed ICT business decreased from period 1 to period 3. Through this, it was confirmed that the technology convergence network in the ICT original field has changed significantly over the past 10 years. In addition, it was confirmed that the volatility of connection characteristics between individual nodes affects the prediction performance of technology convergence links rather than the volatility of the network structure. As a result of performing link prediction for each business subject to analysis using a graph auto-encoder model, it was predicted that technological convergence between automobile and SW computing technology would become active in the SW original R&D business. In the device original R&D business, it was predicted that technology convergence research would become active, focusing on optical technology. In this study, several implications were derived from the analysis results. The Ministry of Science and ICT will need to prepare policy measures to improve the quality of R&D patent performance. In addition, information protection, semiconductors, displays, and batteries, which have high qualitative and efficient R&D performance, are technologies that are highly related to the 12 national strategic technologies that the government is currently focusing on fostering. Future technology development trends are regularly checked to maintain technological competitiveness. We need to actively prepare policy measures to improve the situation. This study suggests that when analyzing technology convergence using networks, there is a need to review various aspects, including the structural characteristics of the network and the connection characteristics between entities. The results of this analysis are expected to be used as reference material in preparing future R&D performance management and performance system improvement measures in the field of ICT source technology and in establishing future mid- to long-term technology development strategies.

차량 쏠림 개선을 위한 프런트 샤시 시스템의 기하 공차 최적화

김용석 서울산업대학교 IT정책전문대학원 2010 국내박사

최근 자동차 산업의 경쟁은 에너지 및 환경 문제, 글로벌 금융위기 등 여러 외부 요인에 의해 더욱 격화되고 있다. 글로벌 경쟁에서 살아남기 위해 자동차 업체들은 신기술 확보 및 경제적이면서 성능과 품질이 좋은 자동차를 만들어 판매량 증대 및 시장 점유율 확보로 수익성을 극대화 하기 위한 생존 방안을 끊임없이 찾고 있다. 특히 판매량 확대 하기 위해서는 차량의 시장 품질 확보가 무엇보다도 우선되어야 한다. JD Power IQS(Initial Quality Survey)의 고객 만족도 조사 결과에 따르면 신차 판매 후 고객들의 불만 요소들 중에서 자동차 브랜드 별로 다소 차이는 있으나 아직도 차량 쏠림(Vehicle Pull) 문제가 비교적 큰 비중을 차지하고 있다. 이러한 이유로 본 연구의 관심은 그 동안의 자동차 업체, 부품업체 및 타이어 개발자들의 차량 쏠림에 대한 연구를 종합하고 특히 제조 공차에 의한 차량 쏠림의 영향을 분석하고 개선하고자 하는 것에서부터 시작되었다. 차량이 직진 주행할 때 핸들(Steering Wheel) 입력이나 외부로부터 외란이 없는 경우에도 종종 좌측 또는 우측으로 이탈하려는 차량 쏠림 현상이 발생한다. 이러한 차량 쏠림 현상은 휠 얼라인먼트(Wheel Alignment) 및 타이어 특성의 좌우 편차 그리고 노면 경사 등의 원인으로 인하여 차량의 타이어에 편측으로 발생하는 횡력(Lateral Force)과 모멘트(Moment)가 차량을 한쪽으로 쏠리게 한다. 본 논문은 차량 쏠림을 최소화하기 위하여 다구찌 강건 설계 방법론을 적용하여 여러 차량 쏠림의 원인 인자 중에서 특히 휠 얼라인먼트에 관련된 각 부품 혹은 시스템에 적용되는 기하학적 치수의 영향을 분석하고 각 부품의 공차 최적화에 관한 연구이다. 자동차 샤시 시스템의 제작 및 조립 과정에서 발생하는 치수 변동(Dimensional Variation)에 따른 영향을 최소화 하여 차량 쏠림을 개선하고자 한다. 기존 문헌 연구들에 의하면 차량 쏠림 문제를 해결하기 위하여 차량 동역학적 설계 인자의 최적화, 또는 타이어 특성을 최적화에 관한 연구를 적용하였다. 휠 얼라인먼트의 이상 원인에 대한 분석이 어렵기 때문에 차량 조립 과정의 치수 변동 원인을 고려한 차량 쏠림 개선에 대한 연구는 활발히 진행되지 못했다. 따라서 본 연구에서는 차량 쏠림 예측 모델을 통해 차량 쏠림의 각 기여 인자들에 대한 목표를 설정하고 특히 휠 얼라인먼트와 관련된 샤시 시스템의 제조 과정의 누적 공차의 영향을 분석하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션 모델을 사용하고 제조 비용과 품질을 동시에 고려하는 차량 시스템의 공차 최적화에 대하여 연구하였다. 여러 차량 쏠림 인자들 중에서 휠 얼라인먼트에 관련된 각 부품 혹은 시스템에 적용되는 기하학적 치수 공차(Geometric Dimensioning and Tolerancing, GD&T)의 수준을 최적화함으로써 차량 쏠림을 최소화하는데 본 연구의 목적이 있다. 최적화 방법론으로 컴퓨터 시뮬레이션 기반의 다구찌 실험 계획법(Design of Experiment)을 적용하여 최적의 공차 조합을 결정하였으며 결과를 검증하기 위해 차량 쏠림 예측 모델을 통해 유효성을 평가 하였다. 기존의 공차해석 프로세스에서는 잡음인자에 대한 환경을 고려하지 않고 부품 및 조립 공정이 안정화된 상태로 가정하고 시뮬레이션 하였지만 본 연구의 치수공차 최적화 알고리즘은 잡음인자로 부품 품질 변동과 조립 공정의 변동 조건을 시뮬레이션 모델에 적용한 강건 설계(Robust Parameter Design) 프로세스를 적용하였다. 본 연구의 최적화 모델을 적용한 결과 휠 얼라인먼트에 관련된 캐스터(Caster)는 총 변동을 41% 개선하고 캠버 (Camber)는29.5% 개선한 최적화된 기하학적 치수공차 조합을 제시하였다. 본 연구 결과를 현재 적용되는 공차 조합과 비교하면 캐스터는 보다 느슨하게 하여 제조 및 품질 비용을 보상하였으며 캠버는 좀 더 엄격하게 적용하여 목표 품질을 만족하는 방향으로 최적화가 되었다. 본 연구 결과로 얻은 캐스터와 캠버의 표준편차를 차량 쏠림 예측모델에 적용하여 평가한 결과 최종 7.5%의 차량 쏠림 개선 효과가 있었다. 본 논문의 쏠림 예측 모델에 사용된 휠 얼라인먼트, 타이어, 도로 경사의 차량 쏠림 인자 이외에 차량의 무게 배분, 차량의 높이 차, 승객 무게, 횡풍 영향 등은 고려하지 않았다. 차량 쏠림은 복잡하고 다양한 원인에 의해 발생하는 현상이며 고객 불만 사항도 다양하게 나타나므로 향후 연구에는 좀 더 많은 쏠림 인자를 고려한 예측 모델을 개발할 필요가 있다. 본 논문은 품질 요구사항을 만족하기 위해 부품의 변동을 고려하여 샤시 시스템 적용에 한정되었지만 기하 공차 최적화 방법론을 제시한 것에 큰 의미가 있다. 따라서 향후에는 본 연구 결과를 기반으로 차량 시스템 전체의 치수 공차 최적화에 관한 추가적인 연구가 요구된다. This paper is focused on simulation based dimensional tolerance optimization process to minimize vehicle pulls by reduction of dimensional variation in front suspension system. In previous studies, the effect of tires and wheel alignment sensitivity have mainly been performed to eliminate vehicle pulls in nominal design condition without allocating optimal tolerance level for selected components, among various factors regarding vehicle pulls such as vehicle design parameters, vehicle weight balance, tires, and environmental factors. Unfortunately, there are wide variations in the real vehicle, and these have impacted actual vehicle pulls, especially wheel alignment effects from Suspension geometry variation has not been considered in the previous studies. In the tolerance design of suspension, tolerance variables with the uncertainty such as parts dimensional variation, assembly process, datum position and direction, and assembly tool tolerance has a great influence on the variation of the suspension dimensional performances. This study introduces total vehicle pull prediction model in considering major key factors for vehicle pull sensitivity. The Monte-Carlo based tolerance analysis model using Taguchi robust method is developed to optimize tolerance parameters, satisfying on the target variation level. In this research, the total cross caster variation using optimal tolerance combination is reduced by 41% and cross camber is reduced by 29.5% compared with initial tolerance combination by previous approach, optimized tolerance parameters for caster and camber to preserve minimum gap of variation under any noisy constraints such as parts and process variation. Based on vehicle pull prediction model of this study, vehicle pull is improved by 7.5% through vehicle geometric dimension variation improvement concerning cross caster and cross camber characteristics. This study is considering 5 factors among all of possible factors which are including vehicle weight balance, vehicle height, passenger weight, wind effect, and so on. The phenomenon of vehicle pull is occurred by various and complex root causes and there are unexpected types of customer’s complain. The further study needs to expand current vehicle pull prediction model with other vehicle pull factors. The optimization process by this study is focused on meeting the warranty target using reliability based design optimization concept. Based on this study results, the further study is required improved dimensional optimization methodology considered both total product development budget and quality target. Therefore, it is recommended to use robust engineering methods at early stages of design to achieve the target sigma levels. Utilization of this study algorithm will also reduce the total stacked variation up in all vehicles assembly process to improve initial warranty of vehicle in market survey. In addition, this study initiates to implement GD&T into all industry engineering area as common engineering language in order to improve quality and cut down cost. Finally, the optimized geometric and dimensional tolerance focused on consumer requirement is contributed to reduce the development lead time and improve the product quality.