메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터

주제분류

사회과학
경영학 경제학 관광학 교육학 군사학 무역학 문헌정보학 법학 사회과학일반 사회복지학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리/지역개발학 지역학 행정학
공학
건축공학 공학일반 기계공학 산업공학 자원/재료공학 전자/제어계측공학 전자/정보통신공학 조선/해양공학 컴퓨터학 토목/환경공학 항공우주공학 화학/생물공학
자연과학
물리학 생물학 생활과학 수학/통계학 자연과학일반 전문/지구과학
의약학
간호학 수의학 약학 의학 의학일반 치의학 한의학
인문학
독일어문학 러시아어문학 문학 언어학 역사학 영어문학 인문학일반 일본어문학 종교학/신학 중국어문학 철학 프랑스어문학 한국어문학
예술체육학
건축 디자인 무용 미술 미용 사진 연극 영화 예술체육학일반 음악 의상 체육
농수해양학
농수해양학일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학
복합학
과학기술학/기술정책 뇌/인지과학 여성학 학제간연구

정기구독(개인)

소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.

회원혜택

로그인 회원이 가져갈 수 있는 혜택들을 확인하고 이용하세요.

아카루트

학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.

영문교정

영문 논문 작성에 도움을 드리기 위해, 영문 교정 서비스를
지원하고 있어요.
고객센터 제휴문의

...

저널정보

저자정보

표지
이용수
내서재
3
내서재에 추가
되었습니다. 내서재에서
삭제되었습니다.

내서재에 추가
되었습니다. 내서재에서
삭제되었습니다.

초록·키워드

오류제보하기
제련업은 광석을 포함한 원료를 가공하여 목적금속을 생산하는 1차 소재산업이다. 제련업체는 공정 특성상 다량의 에너지가 소요되므로 ESG 경영을 위해 스마트팩토리 도입을 지속적으로 추진하고 있다. 그러나 제련업체에서 사용하는 원료의 편차와 공정에서 생성되는 다수의 비정형 데이터에 기인하여 고로의 노화예측, 연주설비의 설비 이상감지 등 부분적으로 스마트 팩토리가 적용되고 있다. 스마트팩토리 요소기술, 제련업원료 특성의 지속 변화를 고려 시 조직의 내·외부 역량을 융합할 수 있는 동적역량(Dynamic Capability)이 필요하며 제련업체는 대단위 장치산업으로 대규모 투자금액이 소요되어 투자 후 조직성과를 극대화 할 수 있는 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 국내 제련업체를 대상으로 스마트팩토리 도입기업의 조직성과 향상을 위해 ser-M 프레임워크를 기반으로 스마트팩토리를 구성하는 메커니즘 관점의 연구를 수행하였다. 제련업 스마트팩토리 기업의 특성을 고려하여 경영층 리더십, 조직혁신성, IT 전문인력 역량을 각각 주체(Subject), 환경(Environment), 자원(Resource)의 동적역량 변수와 스마트팩토리를 구성하는 프로세스 자동화, 설비 자동화, 시스템 지능화가 메커니즘(Mechanism)으로 조직성과에 미치는 영향력을 검증하였다. 연구결과, 경영층 리더십은 프로세스 자동화 및 설비 자동화에 유의한 영향을 미치며, 조직혁신성과 IT 전문인력 역량은 프로세스 자동화, 설비 자동화, 시스템 지능화에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 이들 메커니즘 변수는 조직성과에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. ser-M 프레임워크의 메커니즘 중 시스템 지능화가 조직성과에 가장 큰 영향력을 가진 것으로 나타나 제련업체는 기계학습 및 딥러닝 기반의 시스템 지능화에 투자 비중을 높임으로써 스마트팩토리를 고도화하여 조직성과를 극대화 할 수 있음을 제시하였다.

Research Purpose: In order to maximize the throughput of smart factory application to domestic smelting companies, the smart advancement mechanism of the smart factory was studied based on the ser-M framework.
Research Methods: Considering the characteristics of the smelting industry, it is analyzed the effect of dynamic capability variables of management leadership(subject), organizational innovativeness(environment), IT professional competency(resource), as well as mechanism variables of process automation, facility automation, system intelligence on organizational performance through structural equation model(SEM).
Results in Research: Dynamic capability variables had a positive effect on the mechanism variables, except for hypothesis from management leadership to system intelligence. Mechanism variables had a positive effect on the organizational performance.
Research Conclusion: In ser-M framework, among the mechanism variables system intelligence has the greatest influence on organizational performance, suggesting that smelters can maximize organizational performance by upgrading smart factories through increasing investment in machine learning based system intelligence.
#Smart Factory #Smelting Industry #Dynamic Capability #Machine Learning #Organizational Performance #ser-M Framework #스마트팩토리 #제련업체 #동적역량 #머신러닝 #조직성과 #ser-M 프레임워크

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
Ⅲ. 연구모형 및 연구가설
Ⅳ. 연구방법 : 조작적 정의 및 표본 선정
Ⅴ. 가설 검정 및 연구 결과
Ⅵ. 결론 및 시사점
참고문헌
국문초록

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

스마트시티 정책 확산의 영향요인 분석 –공간효과를 중심으로-
이다솔 ,  권기헌 한국콘텐츠학회논문지 2023.08
SDN에서 트래픽 예측을 위한 회귀 기반 기계학습의 단일 출력 모델 및 다중 출력 모델 간 성능 비교 분석
유연호 ,  양경식 ,  유혁 한국정보과학회 학술발표논문집 2020.12
스마트팩토리를 위한 전기로 생산량 예측 모델에 관한 연구
봉선종 ,  지수영 대한전자공학회 학술대회 2020.08
변형된 Attention 메커니즘 기반의 LSTM을 통한 전력수요 예측 프레임웍
조영기 ,  이현수 한국지능시스템학회 논문지 2020.06
IoT 및 딥 러닝 기반 스마트 팜 환경 최적화 및 수확량 예측 플랫폼
최호길 ,  안희학 ,  정이나 외 1명 한국정보전자통신기술학회 논문지 2019.12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0