[논문]사물인터넷 기반 사무환경개선방안 -블록 스태킹 원리를 적용한 사무실 재배치를 중심으로-

박광철; 서동혁

doi:10.13067/jkiecs.2020.15.1.61

사물인터넷 기반 사무환경개선방안 -블록 스태킹 원리를 적용한 사무실 재배치를 중심으로-
IoT Based Office Environment Improvement Plan - Focusing on Office Relocation Applying Block Stacking Principle - 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.15 no.1, 2020년, pp.61 - 70

박광철 (나사렛대학교 글로벌비서학과) , 서동혁 (단국대학교 디스플레이공학과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 근무자의 주관적인 판단으로 이루어지는 기존의 좌석배치 방법을 보완하고 근무효율성을 높이기 위한 IOT 기반 데스크 배치 방안을 제안하였다. 경량화 된 사물 인터넷 시스템을 근무장 데스크 배치에 도입하여 근무자 좌석 배치 추천을 합리적으로 보조하기 위하여 데스크의 업무상태를 알아내기 위한 센서의 기능과 종류와 네트워크 프로토콜을 결정하였고 데스크 배치를 위한 근무형태 인지 자료 수집 방법을 제안하였다. 획득한 데이터를 이용하여 좌석배치 추천방안을 결정 할 때, Block Stacking에서 사용하는 알고리즘을 활용하였다. 그 결과 사물인터넷 환경에서 합리적인 데스크 배치를 위한 산술적 근거를 제시할 수 있었으며, 향후 근무자들의 선호도에 더하여 근무형태를 근거로 하는 진보된 유연 좌석제에 적용할 수 있음을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, the IOT-based desk layout method was proposed to complement the existing seating method and to improve the work efficiency. The IoT system for the desk layout needs determining the function, type and network protocol of the sensor to find out the working status of the desk to reasonably assist the worker's seat placement. A collection method was proposed. The algorithm used in Block Stacking was used when deciding how to allocate seats using the acquired data. As a result, we could suggest an arithmetic basis for rational desk layout in IoT environment and show that it can be applied to an advanced flexible seating system based on working type in addition to the preferences of employees in the future.

주제어

표/그림 (6)

그림 그림 1. 데스크 재배치 알고리즘 Fig.1 Desk relocation algorithm
그림 그림 2. 디지털 카운터 모듈 Fig. 2 Digital counter module
그림 그림 3. 센서와 카운터의 서버 연결 시스템 Fig. 3 Sever connection system of sensor and counter
표 표 1. 측정값으로 데스크와 좌석 리스트 정리 Table 1. Organize desk and seat lists with measurements
표 표 2. 방문자 수, 대화횟수와 좌석이탈 횟수로 데스크 정렬 Table 2. Desk sorting by number of visitors, conversations and departures
표 표 3. 이동성지수와 소통지수로 데스크 정렬 Table 3. Sorting desks by mobility index and communication index

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

데스크 배치와 좌석 결정에 인공지능을 부여함으로써 보다 정량적으로 근무환경을 평가할 수 있으며, 좌석결정 및 데스크 배치 결정에 객관화된 자료를 반영할 수 있는 것이다. 따라서, 본 연구에서는 근무자의 주관적인 판단에만 의지하는 현재의 유연 좌석제를 보완하고 근무효율성 제고를 위하여 사물 인터넷 기술을 활용한 인공지능 기반 데스크 배치 및 좌석 선택방안을 제안한다.
소규모 사무실의 범위를 벗어나는 대형기업의 사무실에서도 이 알고리즘에 입각한 데스크 재배치 문제를 해결할 수 있기 위해서 좀 더 진보한 정책이 필요할 것이다. 본 연구는 그러한 연구를 위하여 기본적인 고려 사항을 제시하였다.
수입한 자료 데이터를 분석하는 알고리즘과 상세한 분석 방안은 지속적인 연구를 필요로 한다. 본 연구에서는 경량화된 사물 인터넷 시스템 구축 방안을 도입하여 인공지능 기반 근무형태 파악과 좌석 배치 추천을 위하여 고려할 사항을 정하고 그에 따라 센서의 기능과 종류 그리고 네트워크 프로토콜을 결정한다. 이러한 바탕 위에서 소통강화와 근무 집중도 향상을 기할 수 있는 방안을 제안한다.
사물인터넷 기술을 도입하여 사무실내의 데스크와 데스크 이용자 주변 상황을 정량적으로 평가하고 이를 근무 좌석 배치 추천에 활용함으로써 합리적 좌석선택과 근무환경 조성에 일조할 수 있다. 본 연구에서는 근무자의 데스크와 좌석에 적합한 센서를 부착하고 각 센서들의 감지결과를 정량적으로 계산하는 방안을 제안하였다. 직무특성상 좌석 이탈이 빈번한 경우와 타 근무자의 방문이 빈번한 경우를 지능적으로 감지하고 산출하여 합리적인 좌석 배치를 추천하는데 활용할 수 있도록 하였다.
여기에는 적재물의 무게, 적재물의 반입, 반출 빈도 등을 반영하여야 한다. 본 연구에서는 창고에서의 블록 스태킹의 원리를 참고하여 사무실내 데스크 재배치 문제를 개선하고자 한다. 블록 스태킹의 기본 목표는 창고에 화물을 효율적으로 적재하는 것으로써 가장 빈번하게 반출되는 것과 가장 빈번하게 반입되는 것을 출입구로부터 가까운 곳에 적재하는 반입, 반출 빈도를 우선 고려사항으로 삼는다.
획득하고자하는 목표에 합당한 데이터를 얻기 위하여 적합한 센서를 선정한다. 본 연구에서는 해당 데스크 근무자가 얼마나 자주 좌석을 이탈하는지 여부와 해당 데스크에 방문하는 다른 근무자가 얼마나 많은지 감지하고자 한다. 근무자가 데스크를 이탈하지 않더라도 주변 데스크의 근무자와 얼마나 잦은 대화 및소통을 하는지 감지한다.
본 연구에서는 경량화된 사물 인터넷 시스템 구축 방안을 도입하여 인공지능 기반 근무형태 파악과 좌석 배치 추천을 위하여 고려할 사항을 정하고 그에 따라 센서의 기능과 종류 그리고 네트워크 프로토콜을 결정한다. 이러한 바탕 위에서 소통강화와 근무 집중도 향상을 기할 수 있는 방안을 제안한다. 이때, 블록 스태킹의 기본 알고리즘을 참고한다.
이를 위하여 본 연구의 목표는 좌석 선택 및 데스크 배치를 위한 자료 수집 방안을 제안하는데 중점을 둔다. 수입한 자료 데이터를 분석하는 알고리즘과 상세한 분석 방안은 지속적인 연구를 필요로 한다.
각 센서가 감지한 값은 카운터로 전달되어 각 데스크와 좌석에서 일어나는 상황에 대한 이벤트 발생 횟수를 지능적으로 합산한다. 이후 하드웨어 플랫폼인 라즈베리파이에 연결된 통신 모듈을 통하여 원거리의 서버에 보고한다.
본 연구에서는 근무자의 데스크와 좌석에 적합한 센서를 부착하고 각 센서들의 감지결과를 정량적으로 계산하는 방안을 제안하였다. 직무특성상 좌석 이탈이 빈번한 경우와 타 근무자의 방문이 빈번한 경우를 지능적으로 감지하고 산출하여 합리적인 좌석 배치를 추천하는데 활용할 수 있도록 하였다.
재고 보관 장치의 팔레트를 서로의 위에 저장하는 창고 바닥의 레인을 블록 스태킹이라고한다. 창고 레이아웃을 고려하고 운송비용, 저장 비용을 줄이는 방안으로 저장 용량, 공간 활용에 관하여 연구한다. Kind[4]은 레인 깊이와 저장 공간 낭비를 최소화하는 최적의 레인 깊이를 찾기 위한 모델을 찾으려고 하였다.

가설 설정

1) 출입이 빈번한 근무자의 데스크는 출입구 가까운 곳에 배치한다.
2) 업무 집중도가 높아야 하는 데스크는 빈번한 출입의 영향을 받지 말아야 한다.
8) 이러한 순위를 오름차순 또는 내림차순으로 재정리한다.
사무공간을 데스크가 차지하여 분할하고 있다고 가정하고 일정 규모로 목표 공간을 나눈다. n개로 나누어진 공간들 집합은 다음과 같다.

제안 방법

1번에서 12번까지 데스크별로 인체감지 센서로 카운트 한 방문자 수와 음향센서가 감지한 것을 카운트한 대화횟수, 좌석의 압력센서가 감지하여 보고한 좌석 이탈 횟수를 정리하였다. 이러한 감지결과를 이용하여 출입구 가까운 쪽의 이동 및 소통 중심의 좌석과 출입구로부터 먼 곳의 업무집중도 중심의 데스크와 좌석 리스트를 정리하여 표 2, 표 3에 나타내었다.
그러면 다음으로 이동성이 강한 데스크와 업무집중도가 높은 데스크 간의 이동성지수 검증을 실시한다. 이동성지수가 높은 상위 6개 데스크와 업무집중도가 높은 6개 데스크에 대하여 t-test를 실시한 결과, P값은 0.
이러한 재취급이 빈번히 발생하게 되면 작업의 흐름은 효율성이 저하된다. 반입되는 시점에 해당 컨테이너의 무게를 알 수 있다면, 적하 작업을 위한 반출시 재취급이 덜 발생하도록 신규 반입된 컨테이너의 위치를 결정하는 휴리스틱을 제안하였다. 휴리스틱은 각 스택별로 놓여 있는 무거운 컨테이너들 중에서 가장 먼저 반출될 가장 무거운 컨테이너의 무게를 해당 스택의 대표 무게로 설정하고, 이를 새로이 반입한 컨테이너의 무게와 비교하여 위치를 결정하였다.
센서의 결과 값을 처리하는데, 디지털 회로를 사용함으로써 산출을 명확하게 하였으며, 감지한 센서의 이벤트 데이터 처리를 위하여 창고 내에서의 블록 스태킹 기법으로부터 고안한 기본 알고리즘을 참고하여 적용하였다. 그 결과 이동이 빈번한 직무를 처리하는 직원을 출입구와 이동로 주변에 배치하고 업무집중도가 필요한 직원과 그 좌석은 출입구와 이동로에서 거리 격차를 최대한 확대시킬 수 있는 근거 자료를 확보할 수 있었다.
장치장 크레인의 유휴 시간을 활용하여 최대의 효율로 적하 작업을 할 수 있도록 컨테이너들을 미리 배치하였다. 작업 처리량이 최대가 될 수 있도록 탐색을 이용하여 재정돈을 결정하고, 가능한 빠른 시간 내에 재정돈을 수행할 수 있도록 작업스케쥴을 결정하였다. 시뮬레이션 결과 재정돈 후에 대기 시간이 감소하고, 재취급 작업 수가 줄어들고 적하 작업 효율이 향상되는 것을 확인하였다.
제안한 알고리즘을 구현하고 그에 대한 평가를 실시한다. 데스크 재배치와 좌석 배정을 위한 업무환경평가를 위하여 사물인터넷 기술을 활용한다.
최적 차선이 짧을수록 지게차 운행과 관련하여 통로 유연성이 향상되었다. 최대 차선 깊이를 계산하여 플로어/볼륨 활용을 나타내고, 창고 바닥을 동일한 깊이의 레인으로 나누어 설계하였다.

대상 데이터

블록 스태킹은 창고, 화물선과 같은 적재공간내의 적재를 효율적으로 실행하기 위한 것이다. 블록 스태킹의 대상은 유통에 필요한 제품박스와 같은 상품적재물들이다. 산업 활동이 생산, 유통, 판매, 소비로 이어질 때, 생산이후 유통, 판매를 지지하는 공간이 창고이다.

이론/모형

제안한 알고리즘을 구현하고 그에 대한 평가를 실시한다. 데스크 재배치와 좌석 배정을 위한 업무환경평가를 위하여 사물인터넷 기술을 활용한다. 알고리즘에 대한 구현은 다음과 같이 실시하였다.

성능/효과

3) 소통이 빈번한 데스크는 서로 인접한 것이 좋다.
센서의 결과 값을 처리하는데, 디지털 회로를 사용함으로써 산출을 명확하게 하였으며, 감지한 센서의 이벤트 데이터 처리를 위하여 창고 내에서의 블록 스태킹 기법으로부터 고안한 기본 알고리즘을 참고하여 적용하였다. 그 결과 이동이 빈번한 직무를 처리하는 직원을 출입구와 이동로 주변에 배치하고 업무집중도가 필요한 직원과 그 좌석은 출입구와 이동로에서 거리 격차를 최대한 확대시킬 수 있는 근거 자료를 확보할 수 있었다. 이러한 데이터 자료를 좌석배치와 데스크 재배치 정책에 활용함으로써 근무당사자들의 이해를 유도할 수 있을 것이라 기대할 수 있었다.
이트너스는 스마트 오피스를 도입하여 종업원 및 부서 단위의 의사소통을 크게 향상시켰으며, 스마트 워크와 관련된 시간관리 및 기술도입을 통해 종업원의 만족과 조직 정체성을 높일 수 있었다[15]. 스마트워크 효과 중 업무효율성과 직무자율성이 직무만족에 긍정적인 영향을 주었고, 효율성과 직무 자율성, 유연성은 지속사용 의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 검증되었다.
작업 처리량이 최대가 될 수 있도록 탐색을 이용하여 재정돈을 결정하고, 가능한 빠른 시간 내에 재정돈을 수행할 수 있도록 작업스케쥴을 결정하였다. 시뮬레이션 결과 재정돈 후에 대기 시간이 감소하고, 재취급 작업 수가 줄어들고 적하 작업 효율이 향상되는 것을 확인하였다.
그러면 다음으로 이동성이 강한 데스크와 업무집중도가 높은 데스크 간의 이동성지수 검증을 실시한다. 이동성지수가 높은 상위 6개 데스크와 업무집중도가 높은 6개 데스크에 대하여 t-test를 실시한 결과, P값은 0.001578로써 통계적으로 유의하며, 이동성지수가 높은 데스크들(328.1667)과 업무집중도가 높은 데스크간(175.1667)의 차이는 약 2배 가까이 난다는 것을 알 수 있다.
이상의 결과를 통해서 볼 때, 좌석이탈과 방문자의방문이 활발한 순위의 데스크는 2, 5, 8, 4, 12, 11번 데스크이고 이동성이 낮고 업무집중도가 높은 데스크는 7, 3, 10, 1, 6, 9번 데스크임이 판명되었다. 그런데,1번 데스크는 업무집중도는 높으나 소통지수가 가장 높다.
휴리스틱은 각 스택별로 놓여 있는 무거운 컨테이너들 중에서 가장 먼저 반출될 가장 무거운 컨테이너의 무게를 해당 스택의 대표 무게로 설정하고, 이를 새로이 반입한 컨테이너의 무게와 비교하여 위치를 결정하였다. 장치장 베이하나로 시뮬레이션한 실험 결과 4단 6열 및 6단 9열의 장치장 베이 구조에서 임의의 위치에 신규 반입컨테이너를 장치하는 방식에 비해 재취급 횟수를 1/5 이하로 줄일 수 있음을 확인하였다.
Derhami,Smith와& Gue[7]은 공간 활용 곡선을 차선 깊이의 함수로 나타내고, 차선 깊이와 운송비용의 관계를 고려하였다. 최적 차선이 짧을수록 지게차 운행과 관련하여 통로 유연성이 향상되었다. 최대 차선 깊이를 계산하여 플로어/볼륨 활용을 나타내고, 창고 바닥을 동일한 깊이의 레인으로 나누어 설계하였다.

후속연구

즉, 근무자들의 직관이나 개인적 선호도가 개입될 수 있는 기존 유연 좌석제를 보완하여 데스크별 근무특성을 정량적으로 측정하여 관련 데이터를 제공하고, 근무형태와 특성에 따라 이동성, 관계와 소통, 근무 집중도에 적합한 좌석 추천을 제공할 수 있다. 근무자의 판단과 이러한 정량적 데이터를 통합 고려함으로써, 보다 합리적인 근무 좌석배치를 기할 수 있어 근무환경 향상 및 근무효율성제고에 기여할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
따라서 사무실내의 어떤 데스크에 어떤 근무자가 앉아서 근무하는지의 문제는 기업의 사무환경 구성의 중요한 이슈라고 할 수 있다. 기업들의 유연 좌석제 실행이 사무실내의 데스크 배치와 데스크의 형태, 근무자들의 근무환경 선택은 업무 효율성 제고에 영향을 준다는 것을 보여준다고 한다면, 더 효율적인 사무실 데스크 배치 방안에 대한 연구가 지속될 필요가 있다.
블록 스태킹 기술은 기업의 산업 활동 중에서 유통의 중심이 되는 창고에 화물을 적재할 때 가장 효율적인 방안을 모색하는 것이다. 블록 스태킹은 공간의 효율적인 사용과 내적물의 출입 빈도를 고려한 적재 알고리즘을 연구하는 점에서, 선행 연구로 주목할 만하며, 관련 알고리즘을 사무실내 근무효율 제고를 위한 좌석 배치 추천방안에 활용할 만하다. 즉, 근무자들의 직관이나 개인적 선호도가 개입될 수 있는 기존 유연 좌석제를 보완하여 데스크별 근무특성을 정량적으로 측정하여 관련 데이터를 제공하고, 근무형태와 특성에 따라 이동성, 관계와 소통, 근무 집중도에 적합한 좌석 추천을 제공할 수 있다.
향후 연구과제로는 다양한 사무실에서 감지하여 보고하는 다량의 데이터를 처리하는 방안이 필요하다. 소규모 사무실의 범위를 벗어나는 대형기업의 사무실에서도 이 알고리즘에 입각한 데스크 재배치 문제를 해결할 수 있기 위해서 좀 더 진보한 정책이 필요할 것이다. 본 연구는 그러한 연구를 위하여 기본적인 고려 사항을 제시하였다.
이를 위하여 본 연구의 목표는 좌석 선택 및 데스크 배치를 위한 자료 수집 방안을 제안하는데 중점을 둔다. 수입한 자료 데이터를 분석하는 알고리즘과 상세한 분석 방안은 지속적인 연구를 필요로 한다. 본 연구에서는 경량화된 사물 인터넷 시스템 구축 방안을 도입하여 인공지능 기반 근무형태 파악과 좌석 배치 추천을 위하여 고려할 사항을 정하고 그에 따라 센서의 기능과 종류 그리고 네트워크 프로토콜을 결정한다.
그 결과 이동이 빈번한 직무를 처리하는 직원을 출입구와 이동로 주변에 배치하고 업무집중도가 필요한 직원과 그 좌석은 출입구와 이동로에서 거리 격차를 최대한 확대시킬 수 있는 근거 자료를 확보할 수 있었다. 이러한 데이터 자료를 좌석배치와 데스크 재배치 정책에 활용함으로써 근무당사자들의 이해를 유도할 수 있을 것이라 기대할 수 있었다. 활용방안으로는 좌석 추천시스템을 구축하여 개인 선호도중심의 좌석 선택을 대체하는 방안을 고려할 수 있으며, 개인의 판단과 선호도를 고려하는 직원 의사 반영과 지능형 좌석 추천시스템의 절충형을 구현하는데 본 연구의 제안 사항을 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
향후 연구과제로는 다양한 사무실에서 감지하여 보고하는 다량의 데이터를 처리하는 방안이 필요하다. 소규모 사무실의 범위를 벗어나는 대형기업의 사무실에서도 이 알고리즘에 입각한 데스크 재배치 문제를 해결할 수 있기 위해서 좀 더 진보한 정책이 필요할 것이다.
이러한 데이터 자료를 좌석배치와 데스크 재배치 정책에 활용함으로써 근무당사자들의 이해를 유도할 수 있을 것이라 기대할 수 있었다. 활용방안으로는 좌석 추천시스템을 구축하여 개인 선호도중심의 좌석 선택을 대체하는 방안을 고려할 수 있으며, 개인의 판단과 선호도를 고려하는 직원 의사 반영과 지능형 좌석 추천시스템의 절충형을 구현하는데 본 연구의 제안 사항을 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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