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초록

영어

This study systematically analyzes the impact of AI-based design automation and data-driven operational optimization strategies on product development efficiency and operational performance in a Software-Defined Product (SDP) manufacturing environment. Using a digital twin-based simulation environment, we compared and analyzed three strategies: (1) traditional manual design, (2) AI-based design automation, and (3) the integration of AI design automation and data-driven operational optimization. Experimental results showed that the AI-based design automation strategy shortened product development time by approximately 39%, from an average of 36 months to 22 months, and reduced the design error rate from 12.4% to 6.1%. A strategy that integrated AI design automation and data-driven operational optimization shortened development time by 18 months and improved system stability to 97.8%. Furthermore, considering the high network dependency and cyber threats in SDP environments, this study validated the security reliability of the integrated strategy by evaluating adversarial attack defense, blockchain-based data integrity verification, and robustness against environmental variability (noise, latency). The results quantitatively demonstrate the practical benefits and security applications of AI-based integrated strategies in a smart manufacturing environment.

한국어

본 연구는 소프트웨어 정의 제품(Software Defined Product, SDP) 제조 환경에서 AI 기반 설계 자동화와 데이터 기반 운영 최적화 전략이 제품 개발 효율성과 운영 성능에 미치는 영향을 체계적으로 분석한다. 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 환경을 구축하여 세 가지 전략(1) 기존 수동 설계, (2) AI 기반 설계 자동화, (3) AI 설계 자동화와 데이터 기반 운영 최적화 통합을 비교 분석하였다. 실험 결과, AI 기반 설계 자동화 전략은 제품 개발 기간을 평균 36개월에서 22개월로 약 39% 단축시켰으며, 설계 오류율을 12.4%에서 6.1%로 감소시켰다. AI 설계 자동화와 데이터 기반 운영 최적화를 통합한 전략에서는 개발 기간이 18개월까지 단축되고 시스템 안정성이 97.8%로 향상되었다. 더불어, 본 연구는 SDP 환경의 높은 네트워크 의존도에 따른 사이버 위협을 고려하여, 적대적 공격(Adversarial Attack) 방어 및 블록체인 기반 데이터 무결성 검증, 환경 변동성(노이즈, 지연)에 대한 강건성 평가를 수행함으로써 통합 전략의 보안적 신뢰성을 입증하였다. 본 연구의 결과는 스마트 제조 환경에서 AI 기반 통합 전략의 실질적인 성과와 보안적 활용 가치를 정량적으로 제시하며, 향후 산업 현장 적용을 위한 기반 연구에 활용이 가능하다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 AI 기반 설계 자동화
2.2 디지털 트윈 기반 제조 시스템
2.3 데이터 기반 운영 최적화
2.4 SDP 환경의 보안 위협 및 데이터 무결성
3. 연구 방법
3.1 연구 설계 및 비교 전략
3.2 실험 환경 구성
3.3 데이터셋 구성
3.4 AI 모델 구성 및 하이퍼파라미터
3.5 실험 조건 및 절차
3.6 보안 및 강건성 검증 설계
3.7 성능 평가 지표
4. 실험 결과
4.1 종합 성능 비교
4.2 기본 성능(설계 효율 및 운영 비용) 분석
4.3 보안 및 강건성 실험 결과
4.4 운영 비용 및 생산성 분석
5. 결과 분석 및 토의
5.1 AI 기반 설계 자동화의 효과
5.2 데이터 기반 운영 최적화의 시너지 효과
5.3 보안SW 및 물리 보안 관점의 활용 방안
5.4 연구의 한계 및 향후 연구 방향
6. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 양현상 [ Yang Hyeon-Sang | 국방융합기술연구소 연구소장 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  융합보안논문지 [Jouranl of Information and Security]

• 간기

  연5회

• pISSN

  1598-7329

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 005 DDC 005