인간 중심 디지털 트윈과 데이터 분석 기반 안전·품질 관리

Human-Focused Digital Twin and Data Analytics for Safety and Quality Management

연구 내용

실내 이동 데이터의 변환·관리와 결함 기반 재작업 정책을 결합하고, 인간 중심 디지털 트윈 및 도메인 데이터 분석 흐름을 정리해 안전·품질 관리 의사결정을 지원하는 연구

스마트 팩토리에서 수집되는 원천 데이터를 운영 가능한 형태로 전환하기 위해 실내 위치 인식 기반 이동 데이터 관리 시스템을 설계합니다. 시간 시계열 형태의 3D 좌표 데이터를 사용자 정의 요구에 맞게 변환하는 방식으로 활용성을 높입니다. 품질 측면에서는 잠재 결함을 분류 모델로 조기에 식별하고, 예방 재작업 정책으로 결함 품목이 후속 공정으로 진행되지 않도록 제어합니다. 또한 재작업 정책은 분류 정확도를 기준으로 비교·선택하여 운영 비용 변화를 설명합니다. 더 나아가 작업자 안전 문제에서는 인간 중심 디지털 트윈을 구성하기 위한 인간 데이터 획득·표현, 데이터 처리 절차, 적용 목표를 정리하고 한계와 연구 방향을 도출합니다. 도메인 특화 데이터 분석 흐름을 중심으로 안전·품질·법률 영역을 연결하는 연구를 수행합니다.

관련 프로젝트

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연구 흐름

2020년에는 실내 위치 인식 기반 이동 데이터 수집·변환 체계를 구축하고, 결함 품목의 예방 재작업을 위한 지능형 재작업 프로세스 관리(i-RPM)를 제안했습니다. 2021년에는 데이터 분석 기반 Legal Tech 연구를 체계적으로 정리하며 전처리의 중요성과 지도학습 중심 접근, 인공신경망 계열 활용 흐름을 확인했습니다. 이후 2023년에는 디지털 트윈 연구 중에서도 작업자 안전·보건을 목표로 하는 인간 중심 디지털 트윈을 중심으로, 인간 데이터 획득과 가상 환경에서의 표현, 데이터 처리 절차 및 적용 목적을 정리하고 향후 연구 방향을 제시했습니다. 이 과정에서 데이터 파이프라인과 의사결정 로직을 도메인에 맞게 구성하는 관점이 강화되었습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

인간 중심 디지털 트윈 설계
작업자 안전 위험 분석 워크플로
실내 위치 데이터 전처리 파이프라인
모바일 자원 이동 로그 관리
잠재 결함 기반 예방 재작업 정책
분류 정확도 기반 정책 선택
스마트 팩토리 데이터 거버넌스
도메인 지식 관리 구조화
법률 문서 분석 전처리 전략
데이터 분석 기반 의사결정 지원