[논문]스마트공장 공급기업 설문조사를 바탕으로 한 스마트공장 정책 제언

윤영호; 이진; 이은빈; 문보명; 서지형; 이정철; 장태우; 성시일

doi:10.7469/jksqm.2020.48.1.1

스마트공장 공급기업 설문조사를 바탕으로 한 스마트공장 정책 제언
Policy Suggestions on the Smart Factory Based on the Survey Results from Smart Factory Suppliers 원문보기

品質經營學會誌 = Journal of Korean society for quality management, v.48 no.1, 2020년, pp.1 - 11

윤영호 (경기대학교 산업경영공학과) , 이진 (경기대학교 산업경영공학과) , 이은빈 (경기대학교 산업경영공학과) , 문보명 (경기대학교 산업경영공학과) , 서지형 (경기대학교 산업경영공학과) , 이정철 (한국생산성본부) , 장태우 (경기대학교 산업경영공학과) , 성시일 (경기대학교 산업경영공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: This paper treats the survey result from the suppliers of smart factories. Based on the survey results, it is provided suggestions about government policies of the smart factory. Methods: For providing political suggestions, the survey of smart factory is conducted. The survey results are analyzed by the correlation and association methods based on the stratification. Results: The survey results are analyzed for extracting policy-level suggestions. Multiple policy-level suggestions are identified and presented in the conclusion. Conclusion: Six policy-level suggestions are presented for enhancing the management efficiency of suppliers of smart factory.

주제어

표/그림 (7)

표 Table 1. Classification of the level on smart factory
표 Table 2. Survey configuration
표 Table 3. The correlation with number of smart factory products and services provided (localization rate 50 ~ 75%)
표 Table 4. The correlation with the number of smart factory products and services
표 Table 5. The correlation with R&D among workforce status in smart factory industry according to export status
표 Table 6. The correlation with technical sector among workforce status in smart factory industry according to export status
표 Table 7. The Correlation with incremental sales in 2018-2017

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 고도화 단계는 전무한 상태인 한국의 스마트공장 도입 수준의 문제를 해결하기 위해 국내 스마트공장 공급 분야의 대기업, 중견기업, 중소기업을 대상으로 한 스마트공장 공급기업의 실태조사가 수행된 바 있다. 이 연구는 조사내용 중 주요 문항 및 응답에 대한 상관관계 분석과 연관성 분석을 수행하고, 이를 기반으로 국내 스마트공장 공급기업의 현황파악을 통해 기업들의 여건 개선과 관련 산업 활성화를 위한 정책적 개선점 등을 제시하고자 한다.
이 연구는 한국의 스마트공장 도입에 따라 발생하는 문제를 찾고 이를 해결하기 위해 국내 스마트공장 공급 분야의 대기업과 중견기업 그리고 중소기업을 대상으로 한 스마트공장 공급기업의 실태조사 내용 중 주요 문항에 대한 상관관계 및 연관성 분석을 수행하였다.

제안 방법

또한 해당 연도의 투자계획 금액뿐만 아니라 연도별 비용의 증분액 자료도 중요하기 때문에 ‘연도별 투자계획 금액 증분’이라는 새로운 변수를 생성하였으며 ‘연도별 투자계획 금액’ 같이 증분액의 자료가 필요한 경우와 ‘투자실적 증분액’, ‘자본금 증분액’, ‘자산 증분액’, ‘전체 매출액 증분액’, ‘스마트공장 산업 분야 매출액’, ‘스마트공장 사업 관련 투자실적 증분액’ 그리고 ‘스마트공장 사업 관련 투자 계획 증분액’도 새로운 변수를 생성하여 분석을 수행하였다.
또한, 상관계수가 0.5 (혹은 –0.5) 이상인 관계들을 대상으로 분석을 수행하였다.
마지막으로 ‘전체 상용근로자 수’와 ‘전체 경영인 수’, ‘임시 및 일용근로자 수’, ‘전체 기타 종사자 수’, ‘스마트공장산업분야 상용근로자 수’, ‘스마트공장 산업분야 경영인 수’, ‘스마트공장 산업분야 임시 및 일용근로자 수’, ‘스마트공장 산업분야 기타 종사자 수’ 문항들의 경우, 응답이 성별을 구분하여 조사되었는데 성별의 차이가 스마트공장 산업분야의 분석에 유의하지 않다는 판단 아래 합산하여 분석을 수행하였다.
마지막으로 민간연구소 운영 여부 측면에서 층화분석을 수행하였다. 393개 기업 중 민간연구소를 운영하는 기업은 206개, 운영하지 않는 기업은 187개로 나타났다.
마찬가지로 동일한 진위형 문항인 ‘부설 연구소 운영 여부’와 ‘스마트공장 관련 연구개발 실적 보유여부’ 그리고 ‘스마트공장 관련 지식재산권 보유 여부’도 앞선 문항과 마찬가지로 변환하여 분석을 수행하였다.
본 연구에서는 모든 항목 집합에 대한 지지도를 계산하지 않고 원하는 빈발 항목 집합을 찾아내는 선험적 알고리즘(Apriori Algorithm)을 사용하여 연관성 분석을 진행하였으며 최소 지지도(Minimum Support)는 0.5, 최소 신뢰도(Minimum Confidence)는 0.8로 선정한 뒤 그 이상일 경우에 연관성을 가지는 것으로 판단 기준을 설정하였다.
선택지 1번은 0~5%, 2번 5~25%, 25~50%, 3번 50~75%, 4번 75~95% 그리고 5번은 95~100%로써 각 선택지에 따라 층별을 진행한 후 분석을 수행하였다.
연구를 위한 표본 설계를 위하여 선행연구를 고찰하였으며 또한 2019년 스마트공장 공급기업 실태조사에서 사용되었던 설문 항목을 이용하여 통계분석 결과를 도출하였다. 연구 수행을 위해 수집된 자료는 SPSS 21.
2005). 이 연구는 설문 문항과 설문 응답에 대한 전처리 과정을 거친 후 심층 실태 조사를 위해 층화 분석에 기반을 둔 상관분석을 진행하였다. 또한 층화를 수행한 결과, 각 층에 포함된 샘플의 수가 30개 이상인 경우, 상관분석의 유의 확률(p-value)가 5% 이하인 경우만 다루었다.
이 연구에서 다루는 설문은 사업장 정보와 스마트공장 관련 설문으로 크게 나누어져 있으며 사업장 정보에서는 일반 사항 등 기본 사항을 다루고 있으며 스마트공장 관련 설문 부분에서는 스마트공장과 관련된 내부 역량과 연구개발 실적 및 역량 등과 관련된 조사 항목으로 구성되어 있다.
이와 마찬가지로 ‘소재지 사업자 수’, ‘인증현황 수’, ‘스마트공장 산업 해당 업종 수(해당 제품 및 서비스)’, ‘제휴 및 협력 활동 유형 수’ 등 복수응답이 가능한 문항의 경우, 모든 경우의 수를 고려하여 변환한 후 분석에 사용하였다.
총 393개의 기업에 대한 설문조사 응답을 획득한 후 기초 통계분석 및 층화에 기반을 둔 상관관계 분석과 연관성 분석을 기반으로 스마트공장 공급 기업의 여건 개선 및 활성화를 위한 6가지 정책적 개선 사항을 도출하였다.

데이터처리

국산화율에 따라 층화를 수행한 후 ‘스마트공장 제품 및 서비스 제공 건수’ 문항의 응답과 나머지 문항의 응답 결과 간의 상관분석을 수행하였다.
0을 이용하여 빈도 분석과 같은 기초 통계분석을 실시하여 기초통계량을 산출하였고, 범주형 문항 중 조사된 샘플의 개수가 30개 이상인 항목을 층화한 후 층화된 자료의 수치형 문항들 간의 상관관계를 조사하였다. 또한 순위형 문항의 응답 결과를 분석하기 위하여 R을 이용하여 연관성 분석을 수행하였다.
0과 R을 이용하여 분석하였다. 우선 SPSS 21.0을 이용하여 빈도 분석과 같은 기초 통계분석을 실시하여 기초통계량을 산출하였고, 범주형 문항 중 조사된 샘플의 개수가 30개 이상인 항목을 층화한 후 층화된 자료의 수치형 문항들 간의 상관관계를 조사하였다. 또한 순위형 문항의 응답 결과를 분석하기 위하여 R을 이용하여 연관성 분석을 수행하였다.

성능/효과

1순위 응답에서 가장 응답 빈도수가 높은 ‘초기 투자 비용의 부담’과 그다음으로 빈도가 높은 ‘전문 인력의 부족’ 간의 연관성 분석을 수행한 결과, ‘초기 투자비용의 부담’을 1순위로 뽑은 기업들은 2순위로 ‘전문 인력 부족’을 호소하고 있음을 알 수 있다.
국산화율에 따라 층화를 수행한 결과 총 393개 기업 중 국산화율이 25~50%인 기업이 75개였으며 50~75%인 기업은 44개, 75~95%인 기업은 72개 그리고 95~100%인 기업은 202개로 나타났다.
층화에 기반을 둔 상관관계를 종합적으로 분석하였을 때, 국산화율이 50% 이상인 스마트공장 공급기업의 경우 각 기업들이 외부로부터 투자를 유치할수록 적극적으로 스마트공장 공급 사업에 참여하고 있는 것으로 판단된다. 따라서 국산화율이 50% 이상이면서 외부 투자를 유치하고자 하는 공급기업을 효율적으로 선별하여 지원 대상으로 식별한 후 정책적 지원이 스마트공장 분야의 전반적인 활성화를 위해 필요할 것으로 식별되었다. 또한 연구개발 활동이 활발한 기업일수록 기업의 스마트공장에 대한 투자 자금의 자기부담금이 증가하는 현상을 관찰할 수 있다.
따라서 현재 수출을 하지 않는 기업을 대상으로 수출 판로 개척에 도움을 주는 동시에 연구개발 및 기술 인력 지원을 도와줄 수 있도록 기업 경영 여건 개선 및 관련 지원 정책을 개발하여 제공하는 것이 스마트공장 사업의 성장에 도움이 되는 것을 알 수 있다.
수출 기업을 대상으로 상관분석을 했을 때 스마트공장 산업분야의 연구개발 인력 현황과 스마트공장 산업 분야 매출액 사이에 양의 상관관계가 있음을 알 수 있다. 또한 스마트공장 산업 분야의 연구개발 인력 현황 중 연구개발 부문과 스마트공장 산업분야 매출액 간에 양의 상관관계가 있음이 나타났다. 특히 2016년부터 2018년까지 매출액은 연구개발 인력이 많을수록 높아지는 양의 상관관계를 가지며 지식재산권의 신규 개발 건수와도 높은 상관관계를 가짐을 알 수 있다.
상관분석 결과 ‘정부 사업으로 추진되는 스마트공장 제품 또는 서비스 제공 건수’라는 조사 항목과 ‘수출 증가 부분’ 그리고 ‘내수 증가 부분’ 항목이 유의미한 상관관계를 나타냈다(Table 3 참조).
스마트공장 제품 혹은 서비스의 수출 여부로 층화분석을 수행한 결과, 393개 기업 중 수출을 진행하는 기업은 295개, 수출을 진행하지 않는 기업은 98개로 나타났다.
스마트공장 제품 혹은 서비스의 수출 여부로 층화분석을 수행한 결과, 스마트공장 산업 분야의 기술직 인력 현황과 연도별 스마트공장 산업 분야 매출액과 강한 양의 상관관계가 있음을 알 수 있다. 또 기술직 인력 현황은 보유하고 있는 스마트공장 관련 지식재산권 건수(자체 연구개발), 보유하고 있는 스마트공장 관련 연구개발 실적(정부 지원연구개발) 금액, 보유하고 있는 스마트공장 관련 지식재산권 건수(고유개발)와도 양의 상관관계가 있음을 알 수 있다.
이 결과를 살펴보면 정부기관과 협력하는 기업들 중에서 스마트공장 제품 또는 서비스 제공 건수에서 수출 부문 문항과 스마트공장 제품 또는 서비스 금액 그리고 연구개발 실적 금액 문항과의 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 따라서 정부기관과 협력하는 기업의 경우 스마트공장의 전반적인 실적은 수출 및 연구개발 실적과 양의 상관관계가 있으며, 스마트공장 관련 기업의 발전에 긍정적인 영향을 미침을 알 수 있다.
이 결과를 종합하여 정리하면, 스마트공장 제품 및 서비스를 수출하는 기업은 연구개발 인력 및 기술직 인력이 증가했을 때 스마트공장 산업분야 매출액이 증가하며 지식재산권 및 연구개발 실적이 증가하는 양의 상관관계를 가짐을 알 수 있다.
따라서 현재 수출을 하지 않는 기업을 대상으로 수출 판로 개척에 도움을 주는 동시에 연구개발 및 기술 인력 지원을 도와줄 수 있도록 기업 경영 여건 개선 및 관련 지원 정책을 개발하여 제공하는 것이 스마트공장 사업의 성장에 도움이 되는 것을 알 수 있다. 이를 통해 지식재산권 신규 개발 건수 등 각 기업의 고유 기술 확보에도 영향을 주어 장기적인 관점에서 스마트공장 시장 내에서의 경쟁력 개선에 기여할 수 있음을 보여주고 있다. 또한 이 관계를 역으로 고려해보았을 때, 스마트공장 관련 수출 기업들이 보유하고 있는 지식재산권이 많을 수로 적극적으로 스마트공장 제품 및 서비스 사업에 참여하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
총 393개의 표본을 다루었으며 표본을 살펴보면 대기업이 3개사(0.7%), 중견기업이 29개사(7.4%) 그리고 소기업이 361개사(91%)로 표본 중 대부분이 소기업임을 알 수 있다. 사업장의 입지는 대학․연구기관이 23개사(5.

후속연구

셋째, 정부기관과 협력하는 기업의 경우 해당 스마트공장 공급 기업의 전반적인 사업 실적은 주력 제품의 수출 및 연구개발 실적과 양의 상관관계가 있으므로 수출 판로 개선을 위한 정부 기관의 적극적인 보조 방법을 강구할 필요가 있으며, 연구개발 실적 향상을 위해 산학연 공동 연구 진행을 위한 컨소시엄 구성과 국가R&D 참여 기회 확대 등의 다각적 접근 방법이 지원되어야 할 필요가 있다. 넷째, 현재 수출을 하지 않는 공급기업을 대상으로 수출을 시도할 수 있도록 해외 판로 개척에 도움을 줄 수 있는 정책 개발이 필요하다. 다섯째, 스마트공장 공급 기업 중 자체적으로 연구소를 운영하지 않는 기업들을 대상으로 연구개발의 필요성을 인식시켜 연구소의 독자적인 운영을 장려하고 지원할 수 있도록 정책적 유인을 제공해야 한다.
다섯째, 스마트공장 공급 기업 중 자체적으로 연구소를 운영하지 않는 기업들을 대상으로 연구개발의 필요성을 인식시켜 연구소의 독자적인 운영을 장려하고 지원할 수 있도록 정책적 유인을 제공해야 한다.
첫째, 국산화율이 50% 이상이면서 외부투자를 유치하고자 하는 공급 기업을 효율적으로 선별하여 지원 대상을 식별한 후 경영 여건 개선을 위한 정책적 개발이 필요하다. 둘째, 스마트공장 공급산업 부분에 자기 자본을 직접 투자하는 비율을 늘릴 수 있도록 정책적 유인책 개발이 필요하다. 셋째, 정부기관과 협력하는 기업의 경우 해당 스마트공장 공급 기업의 전반적인 사업 실적은 주력 제품의 수출 및 연구개발 실적과 양의 상관관계가 있으므로 수출 판로 개선을 위한 정부 기관의 적극적인 보조 방법을 강구할 필요가 있으며, 연구개발 실적 향상을 위해 산학연 공동 연구 진행을 위한 컨소시엄 구성과 국가R&D 참여 기회 확대 등의 다각적 접근 방법이 지원되어야 할 필요가 있다.
셋째, 정부기관과 협력하는 기업의 경우 해당 스마트공장 공급 기업의 전반적인 사업 실적은 주력 제품의 수출 및 연구개발 실적과 양의 상관관계가 있으므로 수출 판로 개선을 위한 정부 기관의 적극적인 보조 방법을 강구할 필요가 있으며, 연구개발 실적 향상을 위해 산학연 공동 연구 진행을 위한 컨소시엄 구성과 국가R&D 참여 기회 확대 등의 다각적 접근 방법이 지원되어야 할 필요가 있다.
또한 연구개발 활동이 활발한 기업일수록 기업의 스마트공장에 대한 투자 자금의 자기부담금이 증가하는 현상을 관찰할 수 있다. 이 활동을 다각적으로 분석해보면 스마트공장 공급에 자기자본을 투자하는 기업들을 양적으로 증가시켜 스마트공장의 도입을 활발하게 하도록 유도하기 위해서는 기업 자체적으로 스마트공장 공급 부분에 대한 자기자본 투자 비율을 늘릴 수 있는 유인책을 찾아야 할 것으로 판단된다. 따라서 이러한 유인을 가질 수 있도록 기업의 경영 여건을 개선할 수 있는 정책의 개발이 필요하다.
또한 자기 부담이 증가하는 기업일수록 매출이 개선되며 이를 개선된 매출액의 지속적 유지 및 개선을 뒷받침하기 위해 스마트공장과 관련된 근로자를 추가로 고용하는 경향을 살펴볼 수 있기 때문에 기업들이 자기 부담을 포함한 투자 활동을 활발히 할 수 있도록 정책적 편의 사항을 제공하는 것이 필요해 보인다. 이를 통해 기업의 고용 증가를 유도할 수 있을 것으로 기대되며 동시에 연구개발 인력의 증가는 연구개발 활동과도 상관관계가 있으므로 스마트공장 공급과 관련된 연구개발 활동도 증진시킬 수 있을 것으로 기대된다.
추후 연구로는 여섯 종류의 정책 제언을 현실화할 수 있는 정책 개발 연구가 필요하다. 이를 통해 다가오는 4차 산업혁명 시대에 효과적으로 대처할 수 있는 국가산업체계 구축이 가능해질 것으로 판단된다.
첫째, 국산화율이 50% 이상이면서 외부투자를 유치하고자 하는 공급 기업을 효율적으로 선별하여 지원 대상을 식별한 후 경영 여건 개선을 위한 정책적 개발이 필요하다.
여섯째, 민간연구소를 운영하는 공급 기업을 위해 추가 인력 수급이 원활하게 진행될 수 있도록 정부 부분에서 학계에 관련된 투자를 확대해야 한다. 추후 연구로는 여섯 종류의 정책 제언을 현실화할 수 있는 정책 개발 연구가 필요하다. 이를 통해 다가오는 4차 산업혁명 시대에 효과적으로 대처할 수 있는 국가산업체계 구축이 가능해질 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스마트공장이란 무엇을 의미하는가?	이러한 상황 하에서 4차 산업혁명 관련 기술들은 새로운 부가가치 서비스를 창출하여 이익 실현을 가능하게 하였으며 이와 같은 기술 발달과 함께 다양한 제조업 분야에서 첨단 기술을 적용하는 스마트공장의 개념의 도입되었다. 여기서 스마트공장이란 사물인터넷(Internet of Things)과 클라우드(Cloud). 빅데이터(Big data) 그리고 가상 물리 시스템(cyber-physics systems) 등의 정보통신기술(ICT)을 활용하여 제조 및 생산운영 환경이 첨단화된 공장을 의미하며(Shin 2014), 스마트공장은 생산, 품질, 원가, 납기 등의 성과를 개선하는데 중요한 역할을 한다. 따라서 스마트공장의 확산은 제조업의 발전 및 기업의 효율 향상을 위해 선택이 아닌 필수가 되어 가고 있다(Jeong 2017).
	총 393개의 기업에 대한 설문조사 응답을 획득한 후 기초 통계분석 및 층화에 기반을 둔 상관관계 분석과 연관성 분석을 기반으로 스마트공장 공급 기업의 여건 개선 및 활성화를 위한 6가지 정책적 개선 사항은 무엇이 있는가?	도출된 정책적 개선 사항은 다음과 같다. 첫째, 국산화율이 50% 이상이면서 외부투자를 유치하고자 하는 공급 기업을 효율적으로 선별하여 지원 대상을 식별한 후 경영 여건 개선을 위한 정책적 개발이 필요하다. 둘째, 스마트공장 공급산업 부분에 자기 자본을 직접 투자하는 비율을 늘릴 수 있도록 정책적 유인책 개발이 필요하다. 셋째, 정부기관과 협력하는 기업의 경우 해당 스마트공장 공급 기업의 전반적인 사업 실적은 주력 제품의 수출 및 연구개발 실적과 양의 상관관계가 있으므로 수출 판로 개선을 위한 정부 기관의 적극적인 보조 방법을 강구할 필요가 있으며, 연구개발 실적 향상을 위해 산학연 공동 연구 진행을 위한 컨소시엄 구성과 국가R&D 참여 기회 확대 등의 다각적 접근 방법이 지원되어야 할 필요가 있다. 넷째, 현재 수출을 하지 않는 공급기업을 대상으로 수출을 시도할 수 있도록 해외 판로 개척에 도움을 줄 수 있는 정책 개발이 필요하다. 다섯째, 스마트공장 공급 기업 중 자체적으로 연구소를 운영하지 않는 기업들을 대상으로 연구개발의 필요성을 인식시켜 연구소의 독자적인 운영을 장려하고 지원할 수 있도록 정책적 유인을 제공해야 한다. 여섯째, 민간연구소를 운영하는 공급 기업을 위해 추가 인력 수급이 원활하게 진행될 수 있도록 정부 부분에서 학계에 관련된 투자를 확대해야 한다. 추후 연구로는 여섯 종류의 정책 제언을 현실화할 수 있는 정책 개발 연구가 필요하다.
	스마트공장과 관련된 산업은 어떻게 구분되는가?	이러한 스마트공장과 관련된 산업은 크게 하드웨어와 소프트웨어 기술을 공급하는 “스마트공장 공급산업”과 이러한 스마트공장 구축 기술을 도입하여 제품을 생산하는 “스마트공장 수요산업”으로 구분할 수 있다. 스마트공장 공급산업에서 구축된 기술은 수요산업의 프로세스와 융합되어 사용자가 원하는 다양한 제품을 스마트하게 생산할 수 있도록 구축하는 기술을 의미한다(Mun et al.

참고문헌 (10)

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Cho, J., and Shin, W. 2019. Developing a Framework for Assessing Smart Factory Readiness of SMEs and Case Study. J Korean Soc Qual Manag 47:1-15.
Gwak, M. 2018. An Analytical Study on Business Performances According to the Application of Smart Factory Core Technology : Focusing on the Application Level and the Variables Affecting Business Performances. thesis, Seoul National University of Science and Technology.
Hogg, R., McKean, J., and Craig, A. 2005. Introduction to Mathematical Statistics. Pearson Education.
Jeong, H. 2017. Reliability Paradigm-Changes in Industry 4.0. Journal of Applied Reliability 17:289-295.
Kim, E., and Park, M. 2018. A Study on the Limits of Manufacturing Innovation and Policy Direction of SMEs in the 4th Industrial Revolution : Focusing on the Limitations and Examples of Pohang SME's Smart Factory Introduction. Journal of Science & Technology Studies 18:269-306.
Mun, B., Lim, M., Kim, S., and Bae, S. 2019. Fault Detection and Diagnosis of Smart Factory Equipments Using Wavelet Spectrum. Journal of Applied Reliability. 19:22-30.

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Oh, S., Park, W., Riew, M., and Lee, M. 2018. A Case Study of the Construction of Smart Factory in a Small Quantity Batch Production System: Focused on IDIS Company. J Korean Soc Qual Manag 46:11-26.
Park, H., Shim, W., and Lee, J. 2018. Analysis on Efficiency and Productivity of Smart Factory Industry Using DEA and Malmquist: Chiefly on System and Application Software Publishing. Journal of Industrial Innovation 34:101-130.
Shin, D, 2014. A Socio-technical Framework for Internet of Things Design : A Human-Centered Design for the Internet of Things. Telematics and Informatics 31:519-531.

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저자의 다른 논문 :

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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