[논문]스마트공장에 관한 체계적 문헌 분석: 국내 학술 경향 연구

김기범; 이정우

doi:10.14400/jdc.2020.18.11.059

스마트공장에 관한 체계적 문헌 분석: 국내 학술 경향 연구
A Systematic Literature Review on Smart Factory Research: Identifying Research Trends in Korean Academia 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.18 no.11, 2020년, pp.59 - 71

김기범 (연세대학교 일반대학원 기술경영) , 이정우 (연세대학교 정보대학원)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 스마트공장에 대한 국내학술연구의 경향을 분석하고 향후 연구방향을 제시하였다. 체계적 문헌 연구방법으로 한국연구재단 등재지와 등재후보지를 검색하여 144개의 분석대상 논문을 선정 후 분석하였으며, 비블리오메트릭 분석법으로 VOSviewer를 활용한 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 스마트공장 연구는 자동화, 지능화, 빅데이터 기술 분야와 운영시스템, 개념화 연구, 해외 사례 및 정책의 6개의 분야로 나누어 진행되고 있는 것을 찾아내었다. 사물인터넷은 스마트공장의 핵심기술이자 핵심어로 거의 모든 연구들에서 다루어지고 있었으며, 서비스화에 관한 연구는 숫자가 상대적으로 적어서 앞으로 보강이 필요한 것으로 보였다. 보안기술 연구는 타 분야와 연계성이 부족하여 향후 상호 연계한 융합 연구가 필요한 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과는 향후 개별 연구의 위상을 정립하고 연구분야를 찾아내는 데에 도움이 될 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

The paper reports on a systematic literature review results concerning the smart factory research in Korea. 144 papers were identified from the articles published in Korean journals listed in the Korean citation index by keyword search related to smart factory. Bibliometric analyses were conducted by way of co-occurrence and network analysis using the VOSViewer. Automation, intelligence, and bigdata were identifed as three critical clusters of research while, operating systems, international policy and cases, concept analysis as other three clusters of research. Internet of Things turned out to be a key technology of smart factory linking all of these areas. Servitization studies were small in numbers but seemed to have a lot of potential. Security researches seemed to be lacking connections with other areas of studies. Results of this study can be used as a milestone for identifying future research issues in smart factories.

주제어

표/그림 (11)

표 Table 1. Search result
표 Table 2. Process of sample selection
표 Table 3. Standard of research analysis
표 Table 4. Classification by research year and research field
표 Table 5. Classification by research subject
표 Table 6. Classification by research method
그림 Fig. 1. Network visualization about research keyword of smart factory
표 Table 7. Classification by key technology
그림 Fig. 2. Cluster framework by manufacturing work level
표 Table 8. Occurrences, total link strength and cluster by keyword
그림 Fig. 3. Density visualization about research keyword of smart factory

AI 본문요약
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문제 정의

분석결과를 통해 국내에서 수행된 스마트공장 관련 연구들의 경향을 파악하고 실무적 시사점을 제시하였다. 또한 학술 및 실무분야에 기여할 수 있도록 스마트공장에 대한 향후 연구방향을 제시하였다.
본 연구는 국내 스마트공장에 관한 연구들이 어떻게 진행되어 왔는지 그 경향을 파악하기 위해 수행된 연구이다. 스마트공장과 연관성이 높은 단어들로 국내 스마트공장 관련 연구들을 검색하여 총 1,444편의 문헌을 모집단으로 선정하였다.
본 연구는 체계적 문헌연구를 통해 스마트공장에 대한 국내연구가 어떻게 진행되어 왔는지 파악하는데 그 목적이 있다. 한국연구재단 등재지 및 등재후보지에 게재된 연구논문들을 단계별 선별과정을 통해 표본으로 최종 선정하였다.
기존의 국내 스마트공장에 대한 체계적 문헌연구들은 핵심기술을 정리하고 설명하는 형태의 연구[18-21]로 진행되었다. 본 연구에서는 정성적, 정량적 분석방법을 동시에 수행하여 분석과정을 체계화하면서 분석결과에 대한 타당성을 높이고자 하였다. 6가지 연구분석기준을 바탕으로 정성적 연구분석을 수행하고, 핵심어를 이용한 네트워크분석, 밀도분석으로 정량적 연구분석을 실시하여 그 결과를 정리하였다.
연구주제는 중복분류가 가능하도록 하였으며, 수립한 기준으로 분류되지 않는 연구주제는 기타로 분류하였다. 연구주제 분석을 통해서는 스마트 공장 연구의 연구대상 및 내용을 확인하고자 하였다.
두 번째의 연구분야 분석기준으로서는 한국연구재단의 주제 분류 중 대분류, 중분류를 기준으로 분석하여 연구가 진행된 세부 전공분야를 알아보았다. 융합적 특성을 지닌 스마트공장 연구가 어떤 전공분야에서 어떻게 진행되었는지를 파악하고자 하였다.
또한 스마트공장 연구의 융합적 성격을 고려하여 여러 방법론을 활용한 경우 중복분류를 할 수 있도록 하였으며 어느 기준에도 해당하지 않는 연구는 기타로 분류하였다. 이를 통해 스마트공장 연구들의 결과가 어떤 연구방법을 통해 도출되었는지 파악하였다.
핵심기술 분석 시, 논문에 여러 핵심기술이 적용될 수 있다는 점을 감안하여 중복분류가 가능하도록 하였다. 핵심기술분석을 통해 스마트공장 연구에서 핵심기술들의 활용빈도를 파악하고, 추가적인 연구가 필요한 핵심기술들을 알아보고자 하였다.

제안 방법

먼저 연구년도는 연구경향의 기본으로 활용된다. 2019년까지 국내학술지에 게재된 논문들의 연도별 논문 편수를 정리하여 스마트공장에 관한 연구들이 어떻게 증가하였는지를 파악하였다.
단어의 동시출현 최소빈도는 2회로 지정하였으며, 총 434개 핵심어 중 24개가 이 기준을 충족하였다. 24개 단어 중 다른 핵심어들과 동시출현 관계가 없는 핵심어 1개(스마트공장 보안)를 제외한 23개 핵심어에 대한 네트워크 분석, 밀도 분석을 실시하였다.
모집단 구성은 연구대상 관련 키워드를 통해 학술데이터베이스를 검색한 결과들을 수집하여 목록을 구성하는 단계이다. 국내 스마트공장 관련 연구문헌의 모집단을 구성하기 위해, 국내 학술데이터베이스인 KISS, RISS, DBpia를 활용하여 검색을 진행하였다. 검색어는 ‘스마트공장’ 및 이와 연관성이 높으며 유사어로 사용되는 ‘스마트팩토리’, ‘스마트제조’, ‘인더스트리4.
국내 스마트공장연구 경향을 파악하기 위해 분석대상 논문들의 RIS 형태 서지정보파일을 활용하여 분석하였다. 분석방법은 단어 간 동시출현(Co-occurrence)으로 하였으며, 분석단위는 핵심어로 선택하였다.
둘째, 본 연구에서는 정량적 분석방법을 제한적으로 사용하였다. 국내 연구논문을 대상으로 서지정보 분석 프로그램을 활용하기 위해 핵심어만을 분석단위로 하였다. 추후 제목, 초록, 핵심어 등 서지정보 전체가 포함된 파일을 전처리하여 프로그램으로 분석한다면, 대상 핵심어의 수가 증가하여 더 구체적인 네트워크 분석과 밀도분석이 가능할 것이다.
두 번째의 연구분야 분석기준으로서는 한국연구재단의 주제 분류 중 대분류, 중분류를 기준으로 분석하여 연구가 진행된 세부 전공분야를 알아보았다. 융합적 특성을 지닌 스마트공장 연구가 어떤 전공분야에서 어떻게 진행되었는지를 파악하고자 하였다.
향후 연구에서는 국내 및 국외 연구논문을 동시에 분석하여 글로벌 스마트공장 연구동향을 파악한다면 더 거시적인 연구결과를 얻을 수 있을 것이다. 둘째, 본 연구에서는 정량적 분석방법을 제한적으로 사용하였다. 국내 연구논문을 대상으로 서지정보 분석 프로그램을 활용하기 위해 핵심어만을 분석단위로 하였다.
사이버 물리시스템 관련 기존 연구의 연구방법론 분류를 토대로 하여 크게 비실증, 실증으로 구분하고 실증과 비실증 안에서 세부 방법들도 활용하였다[19]. 또한 스마트공장 연구의 융합적 성격을 고려하여 여러 방법론을 활용한 경우 중복분류를 할 수 있도록 하였으며 어느 기준에도 해당하지 않는 연구는 기타로 분류하였다. 이를 통해 스마트공장 연구들의 결과가 어떤 연구방법을 통해 도출되었는지 파악하였다.
본 연구에서는 스마트공장에 관한 국내 연구 동향을 분석하기 위하여 체계적 문헌연구를 적용하였다. 체계적 문헌연구란 체계적이고 포괄적으로 문헌을 검색한 뒤 선정기준에 따라 문헌을 선택하여 수집된 결과를 분석·종합하는 연구방법을 말한다[22].
최종 선정된 144개의 논문을 대상으로 체계적 분석을 진행하기 위해서는 분석의 기준을 확정할 필요가 있다. 본 연구에서의 분석기준은 선행연구에서 사용된 분석기준들을 참조하여 스마트공장 연구의 융합적 특징을 고려하여 Table 3.과 같이 연구년도, 연구분야, 연구주제, 연구방법, 핵심기술, 그리고 주제어의 조합 이렇게 6개를 선정하였다.
표본으로 최종 선정된 논문 144편을 6개의 연구분석 기준으로 분석하여 그 결과를 도출하였다. 분석결과를 통해 국내에서 수행된 스마트공장 관련 연구들의 경향을 파악하고 실무적 시사점을 제시하였다. 또한 학술 및 실무분야에 기여할 수 있도록 스마트공장에 대한 향후 연구방향을 제시하였다.
네 번째 기준은 활용된 연구방법이다. 사이버 물리시스템 관련 기존 연구의 연구방법론 분류를 토대로 하여 크게 비실증, 실증으로 구분하고 실증과 비실증 안에서 세부 방법들도 활용하였다[19]. 또한 스마트공장 연구의 융합적 성격을 고려하여 여러 방법론을 활용한 경우 중복분류를 할 수 있도록 하였으며 어느 기준에도 해당하지 않는 연구는 기타로 분류하였다.
한국연구재단 등재지 및 등재후보지에 게재된 연구논문들을 단계별 선별과정을 통해 표본으로 최종 선정하였다. 선정된 표본을 대상으로 연구년도, 연구분야, 연구주제, 연구방법, 핵심기술 등을 분석하였으며, 서지 정보를 기반으로 분석 프로그램을 활용하여 연구경향을 파악하였다. 본 연구의 결과는 스마트공장 분야의 연구 개발자, 기업실무자, 정책기획자 등 관련 담당자들이 국내 스마트공장 경향을 파악하여 업무를 추진하는데 도움이 될 수 있다.
세 번째의 연구주제 기준으로는 사물인터넷 관련 기존 연구의 연구주제 분류기준을 기초로 하여 기술, 산업, 서비스, 정책 및 기타의 5개 분야를 활용하였고 각 분야별 세부영역도 같이 분석하였다[18]. 연구주제는 중복분류가 가능하도록 하였으며, 수립한 기준으로 분류되지 않는 연구주제는 기타로 분류하였다.
추후 제목, 초록, 핵심어 등 서지정보 전체가 포함된 파일을 전처리하여 프로그램으로 분석한다면, 대상 핵심어의 수가 증가하여 더 구체적인 네트워크 분석과 밀도분석이 가능할 것이다. 셋째, 본 연구에서는 정해진 분석 기준만을 연구에 활용하였다. 추후 연구에서는 연구논문의 분석기준을 추가하여 다양한 결과를 얻을 수 있을 것이다.
다섯째, 연구에서 다루는 주요핵심기술들을 분석기준으로 선정하였다. 스마트공장 기술 관련 선행연구에서 정리한 기술들을 12개 핵심기술로 재분류하여 분석기준으로 수립하였다[9,19,25]. 핵심기술 분석 시, 논문에 여러 핵심기술이 적용될 수 있다는 점을 감안하여 중복분류가 가능하도록 하였다.
계수방식은 동시출현에 대한 가중치를 동일하게 산정하는 Full counting 방식으로 하였다. 스마트팩토리, 스마트공장, Smart factory 같은 동의어나 유의어는 VOSviewer에서 제공하는 시소러스 파일을 작성하여 하나의 단어로 처리하였으며, 이 시소러스 파일을 분석결과의 기준으로 활용하였다. 단어의 동시출현 최소빈도는 2회로 지정하였으며, 총 434개 핵심어 중 24개가 이 기준을 충족하였다.
여섯째 기준으로는 연구 논문의 서지 정보 중에서 주제어를 활용하여 연구경향을 분석하였다. 논문에 명기된 주제어들 간의 연관성을 분석하여 연구들 간의 관련성을 파악할 수 있고, 클러스터 분석을 수행할 수 있다.
형식선별, 내용선별 등의 선별과정을 통해 144개 논문을 분석표본으로 최종 선정하였다. 해당 논문들은 기존 연구를 기반으로 수립한 분석기준과 서지 정보 시각화 프로그램을 통해 분석하여 그 결과를 정리하였다.
스마트공장 기술 관련 선행연구에서 정리한 기술들을 12개 핵심기술로 재분류하여 분석기준으로 수립하였다[9,19,25]. 핵심기술 분석 시, 논문에 여러 핵심기술이 적용될 수 있다는 점을 감안하여 중복분류가 가능하도록 하였다. 핵심기술분석을 통해 스마트공장 연구에서 핵심기술들의 활용빈도를 파악하고, 추가적인 연구가 필요한 핵심기술들을 알아보고자 하였다.

대상 데이터

검색 시 2019년 12월까지 데이터베이스에 등록된 자료를 기준으로 하였으며, 논문명이나 주제어에 선정된 검색어를 포함하고 있는 논문을 대상으로 하였다. 검색 과정 및 결과는 Table 1.과 같이 정리할 수 있으며, 이를 통해 총 1,444편의 연구문헌을 모집단으로 구성하였다.
0’의 4개 검색어를 활용하였다. 검색 시 2019년 12월까지 데이터베이스에 등록된 자료를 기준으로 하였으며, 논문명이나 주제어에 선정된 검색어를 포함하고 있는 논문을 대상으로 하였다. 검색 과정 및 결과는 Table 1.
국내 스마트공장 관련 연구문헌의 모집단을 구성하기 위해, 국내 학술데이터베이스인 KISS, RISS, DBpia를 활용하여 검색을 진행하였다. 검색어는 ‘스마트공장’ 및 이와 연관성이 높으며 유사어로 사용되는 ‘스마트팩토리’, ‘스마트제조’, ‘인더스트리4.0’의 4개 검색어를 활용하였다. 검색 시 2019년 12월까지 데이터베이스에 등록된 자료를 기준으로 하였으며, 논문명이나 주제어에 선정된 검색어를 포함하고 있는 논문을 대상으로 하였다.
추후 연구에서는 연구논문의 분석기준을 추가하여 다양한 결과를 얻을 수 있을 것이다. 마지막으로 본 연구는 한국연구재단 등재지, 등재후보지만을 대상으로 진행하였다. 스마트공장은 현장지식도 중요하기 때문에, 향후 연구에서 사례, 보고서 등으로 연구대상을 다양화하여 진행한다면 산업계의 추세도 반영된 연구결과가 도출될 것이다.
모집단으로 선정된 1,444편의 논문들 중에서 분석대상을 선별하기 위해 Table 2.와 같이 표본 선정과정을 진행하였다. 표본 선정과정은 형식 선별, 내용 선별의 2단계로 진행되었다[24].
본 연구는 국내 스마트공장에 관한 연구들이 어떻게 진행되어 왔는지 그 경향을 파악하기 위해 수행된 연구이다. 스마트공장과 연관성이 높은 단어들로 국내 스마트공장 관련 연구들을 검색하여 총 1,444편의 문헌을 모집단으로 선정하였다. 형식선별, 내용선별 등의 선별과정을 통해 144개 논문을 분석표본으로 최종 선정하였다.
본 연구의 한계점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 분석 대상을 국내 연구논문으로 한정하여 연구를 진행하였다. 향후 연구에서는 국내 및 국외 연구논문을 동시에 분석하여 글로벌 스마트공장 연구동향을 파악한다면 더 거시적인 연구결과를 얻을 수 있을 것이다.
표본으로 최종 선정된 논문 144편을 6개의 연구분석 기준으로 분석하여 그 결과를 도출하였다. 분석결과를 통해 국내에서 수행된 스마트공장 관련 연구들의 경향을 파악하고 실무적 시사점을 제시하였다.
본 연구는 체계적 문헌연구를 통해 스마트공장에 대한 국내연구가 어떻게 진행되어 왔는지 파악하는데 그 목적이 있다. 한국연구재단 등재지 및 등재후보지에 게재된 연구논문들을 단계별 선별과정을 통해 표본으로 최종 선정하였다. 선정된 표본을 대상으로 연구년도, 연구분야, 연구주제, 연구방법, 핵심기술 등을 분석하였으며, 서지 정보를 기반으로 분석 프로그램을 활용하여 연구경향을 파악하였다.
그 결과 스마트공장과 관련성이 부족한 논문(스마트폰, 스마트팜 등), 제조분야가 아닌 4차 산업혁명 관련 논문, 공정 또는 소재기술개발에 관한 논문 등은 표본대상에서 제외하였다. 형식 및 내용선별과정을 통해 최종적으로 144편의 논문이 체계적 문헌 연구를 위한 표본으로 선정되었다.
표본 선정과정은 형식 선별, 내용 선별의 2단계로 진행되었다[24]. 형식 선별단계에서는 표본 선정 대상을 한국연구재단 등재지 및 등재후보지로 한정하였다. 이에 따라 학위논문, 학술대회논문, 연구보고서 등의 자료들은 대상에서 제외되었으며, 원문이용이 불가한 논문, 검색데이터베이스 간 중복논문도 배제되었다.
스마트공장과 연관성이 높은 단어들로 국내 스마트공장 관련 연구들을 검색하여 총 1,444편의 문헌을 모집단으로 선정하였다. 형식선별, 내용선별 등의 선별과정을 통해 144개 논문을 분석표본으로 최종 선정하였다. 해당 논문들은 기존 연구를 기반으로 수립한 분석기준과 서지 정보 시각화 프로그램을 통해 분석하여 그 결과를 정리하였다.

데이터처리

본 연구에서는 정성적, 정량적 분석방법을 동시에 수행하여 분석과정을 체계화하면서 분석결과에 대한 타당성을 높이고자 하였다. 6가지 연구분석기준을 바탕으로 정성적 연구분석을 수행하고, 핵심어를 이용한 네트워크분석, 밀도분석으로 정량적 연구분석을 실시하여 그 결과를 정리하였다. 이는 기존 연구들의 경향을 파악하고, 향후 어떤 연구가 필요할지 확인하였다는 점에서 연구의 의의가 있다고 판단된다.
국내 스마트공장연구 경향을 파악하기 위해 분석대상 논문들의 RIS 형태 서지정보파일을 활용하여 분석하였다. 분석방법은 단어 간 동시출현(Co-occurrence)으로 하였으며, 분석단위는 핵심어로 선택하였다. 계수방식은 동시출현에 대한 가중치를 동일하게 산정하는 Full counting 방식으로 하였다.

이론/모형

분석방법은 단어 간 동시출현(Co-occurrence)으로 하였으며, 분석단위는 핵심어로 선택하였다. 계수방식은 동시출현에 대한 가중치를 동일하게 산정하는 Full counting 방식으로 하였다. 스마트팩토리, 스마트공장, Smart factory 같은 동의어나 유의어는 VOSviewer에서 제공하는 시소러스 파일을 작성하여 하나의 단어로 처리하였으며, 이 시소러스 파일을 분석결과의 기준으로 활용하였다.
논문에 명기된 주제어들 간의 연관성을 분석하여 연구들 간의 관련성을 파악할 수 있고, 클러스터 분석을 수행할 수 있다. 이를 위하여 VOSviewer를 활용하였다. VOSviewer는 단어의 동시 출현(Co-occurrence)에 기반을 둔 시각화 도구이다[26,27].

성능/효과

와 같이 정리하였다. 그 결과, 사물인터넷을 활용한 논문이 전체 핵심기술의 1/3에 해당하는 높은 비율을 차지하였다(42편, 33.6%). 이는 최근 다양한 분야에서 진행 중인 빅데이터 연구(18편, 14.
첫째, 연구를 통해 스마트공장의 연구 분야가 제시하였다. 네트워크 분석 결과, 스마트공장 개념, 자동화, 지능화, 빅데이터, 시스템, 사례 및 정책의 6개 분야로 분류되는 것을 확인하였다. 향후 도출된 6개 분야를 기준으로 활용하면 정부정책, 기업경영전략 등을 위한 기초 프레임워크를 수립하는데 활용할 수 있다.
다섯째, 국내 스마트공장 연구는 핵심기술 중 사물인터넷 관련 연구가 가장 활발하였다. 사물인터넷 관련 연구는 타 기술에 비해 연구 수가 매우 많아 스마트공장의 주요기술인 것으로 나타났다.
스마트팩토리, 스마트공장, Smart factory 같은 동의어나 유의어는 VOSviewer에서 제공하는 시소러스 파일을 작성하여 하나의 단어로 처리하였으며, 이 시소러스 파일을 분석결과의 기준으로 활용하였다. 단어의 동시출현 최소빈도는 2회로 지정하였으며, 총 434개 핵심어 중 24개가 이 기준을 충족하였다. 24개 단어 중 다른 핵심어들과 동시출현 관계가 없는 핵심어 1개(스마트공장 보안)를 제외한 23개 핵심어에 대한 네트워크 분석, 밀도 분석을 실시하였다.
0, 공장자동화의 핵심어가 포함되었다. 두 번째 분야는 스마트공장의 정의, 목적 등 스마트공장 개념에 대한 연구분야로 4차 산업혁명, 생산성 향상, 센서, 스마트공장, 의사결정나무가 연관되어 나타났다. 세 번째 분야는 제조 스마트화의 핵심인 빅데이터에 대한 연구분야로 머신러닝, 빅데이터, 스마트제조, 하둡이 포함되었다.
마지막으로 국내 스마트공장 연구는 스마트공장 개념, 자동화, 지능화, 빅데이터, 시스템, 사례 및 정책의 6개 분야로 추진되는 경향을 보였다. 스마트공장, 인더스트리 4.
반면 스마트공장 보안은 출현 빈도가 가장 낮게 나타났으며(2회, 0), 다른 핵심어들과 관련성이 가장 낮은 것으로 분석되었다. 머신러닝, 스마트공장 인증제도, 하둡은 출현빈도가 스마트공장 보안과 동일한 2회로 나타났으나, 타 핵심어들과의 연관관계는 있는 것으로 나타났다.
마지막으로 스마트공장 보안에 대한 고려가 필요하다. 본 연구에서 스마트공장 보안은 핵심기술로써 사물인터넷, 빅데이터 다음으로 중요한 핵심기술로 분석되었다. 그러나 네트워크 분석 결과, 보안 분야는 스마트공장 관련 기술과 융합한 연구개발이 부족한 것으로 나타났다.
셋째, 국내 스마트공장 연구는 관련 기술에 대한 연구가 가장 활발히 진행되었다. 새로운 기술을 제안 및 소개하거나, 동향을 파악하는 연구가 가장 많이 수행되었다.
마지막으로 국내 스마트공장 연구는 스마트공장 개념, 자동화, 지능화, 빅데이터, 시스템, 사례 및 정책의 6개 분야로 추진되는 경향을 보였다. 스마트공장, 인더스트리 4.0, 사물인터넷, 4차 산업혁명이라는 핵심어는 출현빈도 및 연계성이 높아 관련 연구가 다수 진행된 것으로 나타났다. 스마트공장 보안은 출현빈도가 가장 낮았으며, 타 연구들과 연계성이 부족하였다.
4%)으로 빅데이터 연구 다음으로 비율이 높았다. 인공지능과 자동로봇(8편, 6.4%), 시뮬레이션(7편, 5.6%) 순으로 비율이 나타났으며, 스마트에너지(2편, 1.6%)나 증강현실(1편, 0.8%)은 다른 핵심기술 대비 수행된 연구 수가 많지 않은 것으로 나타났다.

후속연구

선정된 표본을 대상으로 연구년도, 연구분야, 연구주제, 연구방법, 핵심기술 등을 분석하였으며, 서지 정보를 기반으로 분석 프로그램을 활용하여 연구경향을 파악하였다. 본 연구의 결과는 스마트공장 분야의 연구 개발자, 기업실무자, 정책기획자 등 관련 담당자들이 국내 스마트공장 경향을 파악하여 업무를 추진하는데 도움이 될 수 있다.
셋째, 사물인터넷에 대한 지속적인 연구개발이 필요하다. 사물인터넷은 스마트공장 관련 연구 수가 가장 많고 핵심어의 동시출현 빈도가 높은 핵심기술인 것으로 나타났다.
마지막으로 본 연구는 한국연구재단 등재지, 등재후보지만을 대상으로 진행하였다. 스마트공장은 현장지식도 중요하기 때문에, 향후 연구에서 사례, 보고서 등으로 연구대상을 다양화하여 진행한다면 산업계의 추세도 반영된 연구결과가 도출될 것이다.
셋째, 본 연구에서는 정해진 분석 기준만을 연구에 활용하였다. 추후 연구에서는 연구논문의 분석기준을 추가하여 다양한 결과를 얻을 수 있을 것이다. 마지막으로 본 연구는 한국연구재단 등재지, 등재후보지만을 대상으로 진행하였다.
국내 연구논문을 대상으로 서지정보 분석 프로그램을 활용하기 위해 핵심어만을 분석단위로 하였다. 추후 제목, 초록, 핵심어 등 서지정보 전체가 포함된 파일을 전처리하여 프로그램으로 분석한다면, 대상 핵심어의 수가 증가하여 더 구체적인 네트워크 분석과 밀도분석이 가능할 것이다. 셋째, 본 연구에서는 정해진 분석 기준만을 연구에 활용하였다.
네트워크 분석 결과, 스마트공장 개념, 자동화, 지능화, 빅데이터, 시스템, 사례 및 정책의 6개 분야로 분류되는 것을 확인하였다. 향후 도출된 6개 분야를 기준으로 활용하면 정부정책, 기업경영전략 등을 위한 기초 프레임워크를 수립하는데 활용할 수 있다.
첫째, 본 연구에서는 분석 대상을 국내 연구논문으로 한정하여 연구를 진행하였다. 향후 연구에서는 국내 및 국외 연구논문을 동시에 분석하여 글로벌 스마트공장 연구동향을 파악한다면 더 거시적인 연구결과를 얻을 수 있을 것이다. 둘째, 본 연구에서는 정량적 분석방법을 제한적으로 사용하였다.
반대로 서비스에 대한 연구는 연구비중이 가장 낮은 것으로 분석되었다. 향후 제조기술격차가 줄어들고 글로벌 경쟁이 점차 심화되면서, 제조업은 ICT중심의 서비스화로 변화할 것이다. 이에 제조업 가치사슬 전반에 걸쳐 서비스업을 어떻게 활용할 수 있을지에 관한 선제적 대응이 필요하다.

참고문헌 (45)

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상세보기
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상세보기
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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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