스마트공장에서 객체인식과 휴먼 동특성 분석을 통한 AI융합 알고리즘 개발과 적용 연구
A Study on the Development and Application of AI Convergence Algorithm for Object Recognition and Human Dynamics Analysis in Smart Factory
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우리나라의 많은 중소기업은 정부지원으로 스마트공장을 구축하였다. 하지만 중소기업은 대다수가 자동화가 어렵고 인력이 많이 필요한 제품을 대기업을 대신하여 생산하고 있다. 특히 제조기업은 실시간 데이터의 입력이 어려워 스마트공장의 고도화가 어려운 실정이다. 정확한 표준원가 산출을 위해서는 실적과 공정재고의 파악이 중요한데 데이터의 입력 누락과 오류가 많은 문제를 발생시키고 있다. 이상과 같은 연구의 필요성에 따라 본 연구에서는 인간이 70% 이상을 시각정보에 의존하여 정보를 수집하고 있는 것을 개선시키기 위해서 객체인식과 동특성 영상분석을 활용해 실적집계의 사각지대의 문제를 극복하려고 한다. 연구목적을 달성하기 위해서 먼저, 정성적인 방법과 정량적인 방법으로 요구사항을 조사하고 이를 바탕으로 프로토타입 모델을 설계하고 구현하였다. 다음으로, 구현된 프로토타입 시스템은 실제 중소 제조기업에 적용하여 정성적 평가와 정량적 평가를 통해 AI융합 알고리즘의 효과성을 입증하였다. 본 연구 결과는 중소기업의 스마트공장 고도화의 한계를 극복하고 실시간 데이터집계가 가능하도록 하여 표준원가의 산출과 스마트공장의 디지털트윈의 구축에 필요한 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Many small and medium－sized enterprises in Korea have built smart factories with government support. However, the majority of SMEs are producing products that are difficult to automate and require a lot of manpower on behalf of large companies. In particular, it is difficult for manufacturing companies to enter smart factories because it is difficult to input real－time data. According to research needs as described above, in this study, in order to improve the fact that humans collect information by relying on visual information for more than 70%, object recognition and human dynamics analysis are used to overcome the problem of blind spots in performance aggregation. In order to achieve the purpose of the study, first, the requirements were investigated by qualitative and quantitative methods, and based on this, a prototype model was designed and implemented. Second, the implemented prototype system was applied to actual small and medium－sized manufacturing companies to prove the effectiveness of the AI convergence algorithm through qualitative and quantitative evaluation. The results of this study are expected to provide basic information necessary for calculating standard costs and building digital twins of smart factories by overcoming the limitations of SMEs’ smart factory and enabling real－time data aggregation.
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