This study develops a machine learning-based tool life prediction model using spindle power data collected from real manufacturing environments. The primary objective is to monitor tool wear and predict optimal replacement times, thereby enhancing manufacturing efficiency and product quality in smart factory settings. Accurate tool life prediction is critical for reducing downtime, minimizing costs, and maintaining consistent product standards. Six machine learning models, including Random Forest, Decision Tree, Support Vector Regressor, Linear Regression, XGBoost, and LightGBM, were evaluated for their predictive performance. Among these, the Random Forest Regressor demonstrated the highest accuracy with R2 value of 0.92, making it the most suitable for tool wear prediction. Linear Regression also provided detailed insights into the relationship between tool usage and spindle power, offering a practical alternative for precise predictions in scenarios with consistent data patterns. The results highlight the potential for real-time monitoring and predictive maintenance, significantly reducing downtime, optimizing tool usage, and improving operational efficiency. Challenges such as data variability, real-world noise, and model generalizability across diverse processes remain areas for future exploration. This work contributes to advancing smart manufacturing by integrating data-driven approaches into operational workflows and enabling sustainable, cost-effective production environments.

As the Fourth Industrial Revolution advances, smart factories have become a new manufacturing paradigm, integrating technologies such as Information and Communication Technology (ICT), the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), and big data analytics to overcome traditional manufacturing limitations and enhance global competitiveness. This study offers a comprehensive approach by evaluating both technological and economic performance of smart factory Research and Development (R&D) projects, addressing gaps in previous studies that focused narrowly on either aspect. The research combines Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling and Data Envelopment Analysis (DEA) to quantitatively compare the efficiency of various topics. This integrated approach not only identifies key research themes but also evaluates how effectively resources are utilized within each theme, supporting strategic decision-making for optimal resource allocation. Additionally, non-parametric statistical tests are applied to detect performance differences between topics, providing insights into areas of comparative advantage. Unlike traditional DEA methods, which face limitations in generalizing results, this study offers a more nuanced analysis by benchmarking efficiency across thematic areas. The findings highlight the superior performance of projects incorporating AI, IoT, and big data, as well as those led by the Ministry of Trade, Industry, and Energy (MOTIE) and small and medium-sized enterprises (SMEs). The regional analysis reveals significant contributions from non-metropolitan areas, emphasizing the need for balanced development. This research provides policymakers and industry leaders with strategic insights, guiding the efficient allocation of R&D resources and fostering the development of smart factories aligned with global trends and national goals.

This study explores the utilization level of smart manufacturing systems in the value chain processes of manufacturing and empirically examines the effect of the utilization level of these systems on manufacturing competitiveness in SMEs. Smart manufacturing systems in the value chain processes are categorized into Sales, Purchasing, Production & Logistics, and Support systems. By analyzing the research model using structural equation modeling, this study identifies that Sales systems, Purchasing systems, Production & Logistics systems, and Support systems have a significant impact on manufacturing process efficiency. Additionally, Production & Logistics systems and manufacturing process efficiency positively and significantly influence manufacturing competitiveness. The findings suggest that the utilization of information is directly and positively related to manufacturing process efficiency, including reducing lead-time, decreasing work performance man-hours (M/H), and improving work accuracy. These improvements ultimately have a significant impact on manufacturing competitiveness. In conclusion, the use of smart manufacturing systems is becoming an integral part of the manufacturing industry. To gain a competitive edge, it will be necessary to introduce and utilize optimal smart manufacturing systems, taking into account the size of manufacturing firms.

식품 포장 분야에서 바이오센서와 바이오폴리머 기반 나 노복합체, 즉 바이오나노복합체의 통합이 점차 산업 전문 가들에 의해 인식되고 있으며, 이는 식품의 품질과 안전 에 대한 우려가 증가함에 따라 주도되고 있습니다. 식품 포장에 내장된 바이오센서는 포장된 상품의 미생물에 의 한 변질을 지속적으로 모니터링함으로써 식품의 완전성을 유지하는 핵심 요소로 업계를 변화시킬 준비가 되어 있다. 동시에, 탁월한 기계적, 열적, 광학적, 항균적 특성으로 인 해 바이오폴리머 기반 나노복합체의 연구와 적용이 크게 확대되었다. 이러한 특성은 이들을 혁신적인 포장 솔루션 에 적합한 주요 재료로 만든다. 그러나 지능형 식품 포장 시스템 발전에 바이오센서와 바이오나노복합체를 사용하 는 잠재적인 장애물과 전망을 탐구하는 것은 아직 충분하 지 않다. 바이오나노복합체와 바이오센서의 융합을 제안 하는 것은 스마트 포장 산업을 재정의하는 획기적인 단계 로, 이 기술들을 더 깊이 이해하여 지속 가능하고 경제적 으로 실행 가능한 스마트 포장 옵션의 개발을 촉진할 필 요성을 강조한다. 이 리뷰는 바이오센서와 바이오나노복 합체에 대한 기존 연구와 개발 동향을 철저히 검토하고, 가까운 미래에 스마트 식품 포장 산업에서 진전을 이끌어 낼 앞으로의 도전과 기회를 강조하는 데 전념하고 있다.

본 연구는 스마트도시의 지속 가능한 공공 서비스 개발을 위한 주요 토론 주제를 발굴하는 것을 목적으로 한다. 현행 지방정부 스 마트도시 서비스 도출 방식은 시민 리빙랩을 통해 시민 의견을 반영하지만, 기술적 요구와는 동떨어진 민원 수준 의견이 많아 한계가 있다. 또한, 공공기관은 중앙정부 정책에 의존하여 민간 기술에 종속되는 경향이 있어, 장기적인 관리 및 운영이 어렵다. 이러한 문제 를 해결하기 위해 시민들의 기술 이해 수준과 공공기관의 기술 수준을 함께 고려한 전략적 접근이 필요하다. 본 연구는 이러한 요소 들을 바탕으로 향후 연구 및 정책 수립의 기초 자료로 활용될 토론 주제를 제안하였다.

The era of logistics 4.0 in which new technologies are applied to existing traditional logistics management has approached. It is developing based on the convergence between various technologies, and R&D are being conducted worldwide to build smart logistics by synchronizing various services with the logistics industry. Therefore, this study proposes a methodology and technology strategy that can achieve trend analysis using patent analysis and promote the development of the domestic smart logistics industry based on this. Based on the preceding research, eight key technology fields related to smart logistics were selected, and technology trends were derived through LDA techniques. After that, for the development of the domestic logistics industry, the strategy of the domestic smart logistics industry was derived based on analysis including technology capabilities. It proposed a growth plan in the field of big data and IoT in terms of artificial intelligence, autonomous vehicles, and marketability. This study confirmed smart logistics technologies by using LDA and quantitative indicators expressing the market and technology of patents in literature analysis-oriented research that mainly focused on trend analysis. It is expected that this method can also be applied to emerging logistics technologies in the future.

The purpose of this study is to analyze the characteristic of quality attributes of smart hotels by using a SERVQUAL-IPA model, focusing on Chinese, which has the most proactive approach for the adoption of smart hotel system. Toward this goal, six quality factors—tangibles, reliability, assurance, responsiveness, empathy, and playfulness—were extracted through factor analysis, and IPA was used to appraise the degree of importance and satisfaction for each quality attribute. As a result of the SERVQUAL-IPA model, quality attributes were categorized into four groups of 'keep up the good work,' 'possible overkill,' 'low priority,' and 'concentrate here.'. Furthermore, it was concluded that there is a need to focus on the following elements: ‘smart devices can assist customers in emergency situations’, ‘when the room control system identifies customer needs, the staff can provide prompt service’, ‘development and improvement of mobile applications that enable customers to control room amenities’, ‘regular maintenance for smart devices’, and ‘providing data-driven personalized recommendations through customer activity data analysis’.

The Korean government has been implementing international development cooperation projects on smart greenhouse for high-valued crops through the Agency of Education, Promotion, and Information Service in Food, Agriculture, Forestry, and Fisheries (EPIS). These projects have been carried out in four Asian countries – the Philippines, Cambodia, Vietnam, and Indonesia – since 2020. The main objectives of these projects are to enhance agricultural productivity, provide innovative capacity building, and establish effective marketing systems in collaboration with recipient organizations in each country. By focusing on medium- and small-scale farmers who are susceptible to climate shocks, these projects have successfully increased crop yields and the average income of farm households that have adopted advanced greenhouse facilities. This has been achieved through improved planting and marketing strategies for high-valued crops. In summary, these projects are playing a crucial role in the modernization of agriculture through the Vulnerable-Smart Agriculture (VSA) scheme, while also collecting policy data to effectively address climate change vulnerabilities. This is being done through a tripartite mechanism involving research, extension activities, and education, all aimed at promoting sustainable agricultural growth in developing countries.

오늘날 디지털 전환(Digital Transformation), 제4차 산업혁명(the Fourth Industrial Revolution) 시대에서 건물에도 디지털기술이 탑재되어 스마트화된 건물이 주를 이룰 것이고, 도시도 스마트시티가 될 것이다. 이 글은 스마트 빌딩, 스마트 시티 로 인한 관련 법적 쟁점과 대비해야 할 점을 모색하여 보았다. 스마트 빌딩에서는 건물의 종류에 따른 인공지능 기술의 활용, 책임 문제, 공 시방법, 스마트빌딩 인증제도 등의 쟁점을 생각해보았고, 스마트 시티에서는 스마트 시티의 개념과 스마트 시티가 제공하는 정보의 확대, 스마트 시티의 사 업범위, 개인정보 침해문제, 규제 샌드박스 등을 주요 쟁점으로 보았다. 물론 관점에 따라서는 다른 쟁점도 충분히 더 생각할 수 있다. 한 가지 흥미로운 점은 스마트 빌딩이나 스마트 시티가 추구하는 목적과 본질 에서 인간을 위한 삶의 질 향상을 추구한다는 점에서 공통점이 있다는 것이다. 비록 에너지, 환경, 건강, 안전, 복지, 네트워크 등 다양한 항목을 포함하고 있지만, 스마트 빌딩과 스마트 시티는 그 대상과 규모가 다를 뿐, 인간을 위한 디지털 기술과 데이터 활용이라는 점에서 추구하는 목표와 방법이 거의 같다. 따라서 스마트시티와 스마트빌딩은 서로 연계되어 발전함으로써 미래가치를 더욱 키워나갈 수 있다고 본다.

모기류는 흡혈을 통해 원충, 바이러스, 사상충 등 다양한 병원체를 보유하며 말라리아, 일본뇌염, 웨스트나일열, 뎅기열 등을 사람에게 매 개하는 위해성이 있는 위생해충이다. 이번 연구에서는 해외유입 모기류 감시를 위해 경상남도 고성군에 스마트 고공포집기를 설치하여 2022년 부터 2023년까지 모기류들을 모니터링하였다. 조사기간 동안, 총 3속 5종 43개체가 채집되었으며, 이중 삼일열말라리아를 매개하는 벨렌얼룩날 개모기(Anopheles belenrae)를 경남 지역에서 처음으로 발생함을 확인하였다. 본 연구에서는 스마트 고공포집기를 통해 해외에서 유입가능한 모 기류에 대한 실시간 모니터링이 가능함을 확인하였다.

The objective of this study is to identify the priority of elements for effective implementation of MES in small and medium-sized manufacturing enterprises trying to develop into smart factories. For this purpose, the Delphi method and the Analytic Hierarchy Process(AHP) mothod are applied. As a result of the study, the cooperation of the members in the supply chain is the most important factor for small and medium-sized enterprises in order to survive in the global competitive environment. Therefore, the enterprises need to make various efforts to create synergies through the technical strength of suppliers and the cooperation in the process of introducing and operating MES.

PURPOSES : This study aims to calculate the estimation of travel time saving benefits from smart expressway construction by considering the willingness to pay for automated vehicles. METHODS : In this study, data were collected from 809 individual drivers through a stated preference survey. A multinomial logit model was constructed to analyze the choice behavior between arterial roads, expressways, and smart expressways. Through this, the values of time and benefits were estimated. RESULTS : The value of time was calculated at 19,379 won per vehicle per hour for arterial roads and expressways and 23,061 won per vehicle per hour for smart expressways. Applying these values to the Jungbu Naeryuk expressway, we evaluated the demand change and benefits resulting from the improvement to the smart expressways. The results show that the traffic volume on the Jungbu Naeryuk expressway is expected to increase by 4.7% to 20.7% depending on the changes in capacity. CONCLUSIONS : The travel time saving benefits are estimated as positive, resulting from the construction of smart expressways. The benefits resulting from the construction of new smart expressways are expected to be enhanced due to the anticipation of more significant time-saving effects.

본 연구는 한국노동연구원의 사업체패널에 새롭게 포함된 스마트공장 관련 정 보들을 활용하여 스마트공장이 노동수요에 미칠 영향을 추정했다. 스마트공장의 도입은 전 반적으로 생산직의 업무량을 감소시키며, 스마트공장 수준이 고도화 될 수록 업무량 감소 정 도는 더욱 커진다. 특히 동일제품을 반복 생산하는 공정에서 두드러진다. 반대로 스마트공장 이 표방하는 지능화 및 연결성과 관련된 관리직, 기술전문직 등의 직종이나, 다양한 제품의 혼류 생산을 구현하는 과정의 생산직의 경우 업무량이 늘어나는 것이 관찰된다. 이는 기존 연구에서 제시한 결과와 전반적으로 부합한다. 본 연구의 의의는 최종 노동수요가 아닌 스마 트공장이 표준적인 업무량에 직접적으로 미치는 영향을 추정했다는 데 있다.

This study analyzes the importance-performance analysis (IPA) of the 10 dimensions of the smart construction safety management system, and analyzes which dimensions are important and which dimensions are performing to determine key improvement tasks, incremental improvement tasks, Maintenance and reinforcement tasks and continuous maintenance tasks were derived. Among the 10 dimensions of the smart construction safety management system, the dimensions that are recognized as important by all field managers and field workers and have high performance are the automatic risk displacement measurement system, smart environmental sensor system, and heavy equipment seizure prevention system. However, areas that were perceived as having high importance but low performance were worker location tracking systems, smart safety helmet chin muscles, and smart safety ring fastening. Among the smart construction safety management systems perceived by field managers, areas for key improvement with high importance and low performance included worker location tracking system and smart safety ring fastening. Among the smart construction safety management systems perceived by field workers, the area for key improvement with high importance and low performance was the automatic risk displacement measurement system.

The digitization of ship environments has increased the risk of cyberattacks on ships. The smartization and automation of ships are also likely to result in cyber threats. The International Maritime Organization (IMO) has discussed the establishment of regulations at the autonomous level and has revised existing agreements by dividing autonomous ships into four stages, where stages 1 and 2 are for sailors who are boarding ships while stages 3 and 4 are for those not boarding ships. In this study, the level of a smart ship was classified into LEVELs (LVs) 1 to 3 based on the autonomous levels specified by the IMO. Furthermore, a risk assessment for smart ships at various LVs in different risk scenarios was conducted The cyber threats and vulnerabilities of smart ships were analyzed by dividing them into administrative, physical, and technical security; and mitigation measures for each security area were derived. A total of 22 cyber threats were identified for the cyber asset (target system). We inferred that the higher the level of a smart ship, the greater the hyper connectivity and the remote access to operational technology systems; consequently, the greater the attack surface. Therefore, it is necessary to apply mitigation measures using technical security controls in environments with high-level smart ships.

목적 : 본 연구는 경추 척수손상 장애인이 스마트 홈 기술을 통한 일상생활의 변화를 경험하는 과정을 탐구하여, 이 기술 이 기존의 가정환경수정 프로그램에 어떻게 통합할 수 있을지에 대한 기초자료를 제공하고자 한다. 연구방법 : 연구대상자는 경추 척수손상 장애인 1명으로, 질적 연구 방법 중 사례연구를 통해 스마트 홈 기술 사용 전후의 변화와 경험을 심층적으로 이해하였다. 인터뷰는 2021년 7월 초기 인터뷰 1회, 8월 중간 인터뷰 1회, 12월 스마트 홈 사용 경험 인터뷰 1회를 대면으로 30분~1시간 동안 진행되었다. 자료 분석은 개방 코딩, 범주화, 범주 확인으로 진행되는 반복 적 비교분석법을 사용하였다. 결과 : 자료 분석 결과 ‘스마트 홈 적용 환경’, ‘스마트 홈 사용 경험’, ‘스마트 홈 사용으로 겪은 변화’라는 세 가지 주제가 도출되었다. 이 주제들은 연구 참여자가 경험한 ‘주요 스마트 홈 기술’, ‘적용한 스마트 기기’, ‘스마트 홈에 대한 기대’, ‘주관적 실제’, ‘내적 변화’, ‘독립적인 일상생활’이라는 개념으로 정리하였다. 도출된 개념은 15개의 의미 단위와 51개의 중심의미로 나타났다. 결론 : 본 연구는 스마트 홈 기술이 경추 척수손상 장애인의 일상에 긍정적인 변화를 불러오며, 장애인 삶의 질 향상에 뒷 받침하는 중요한 기초자료를 제공한다. 스마트 홈의 임상 적용 가능성에 대한 새로운 시각을 제공하고,

최근 기후변화 등으로 인한 꿀벌의 폐사가 증가하고 있으나 관련 데이터가 부족하여 이에 대한 연구가 어려움 을 겪고 있어 학습용 인공지능 데이터를 구축하여 양봉 산업 발전에 기여하고자 한다. 학습용 데이터로 생애주기 별 5단계(알, 애벌레, 번데기, 숫벌, 여왕벌), 종봉별 4가지(이탈리안, 카니올란, 한봉, 호박벌), 발생질병 1종(백묵 병) 총 10가지 클래스를 데이터 수집장소 6곳(장성, 포천, 칠곡, 완주, 의령, 장흥)에서 학습용 데이터를 274,206장 구축하였다. 수집된 데이터는 원시데이터, 원천데이터 가공, 라벨링 데이터 결합, 가공데이터 검수 등을 통해 만들어졌으며 관측지에서 온습도, CO, CH4, NH3 등 환경데이터를 200,000건 확보하여 데이터 라벨링을 수행하 였다. 데이터는 AI Hub(www.aihub.or.kr)에서 다운받을 수 있다. 확보된 데이터는 꿀벌의 생애 단계별, 종별, 건강 상태별 이미지 데이터로 구성되어 있어 양봉 관리 자동화, 꿀벌 질병 예측, 양봉 기술 개발 및 연구 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.